综述：高熵纳米酶生物传感器：机器学习辅助设计与刺激响应应用

（编辑推荐）本综述系统阐述高熵纳米酶（HENs）在生物传感领域的革命性突破，通过机器学习（ML）优化多金属协同催化体系，实现刺激响应型检测平台构建。涵盖从阳离子交换模板合成到激光烧蚀技术的前沿制备策略，重点解析d带中心调控与缺陷工程对碱性磷酸酶等标志物超敏检测的机制，为智能诊疗提供新范式。

　　

Abstract
高熵纳米酶（HENs）作为生物启发催化剂的革命性类别，通过整合多酶模拟活性和环境响应性，为新一代生物传感技术创造了变革性机遇。熵稳定结构和机器学习（ML）驱动的原子级设计赋予其超越天然酶的催化效率（如过氧化物酶活性达辣根的3-5倍），而可变价金属网络和晶格应变效应则实现氧化酶/超氧化物歧化酶（SOD）多活性集成。

Introduction
传统纳米酶在标志物检测中面临催化活性不足、选择性差等瓶颈。HENs通过五元以上金属原子级均相混合形成高熵固溶体，突破单元素限制。2004年叶氏团队开发的高熵合金（HEAs）概念延伸至纳米酶领域，其无序晶体结构在极端pH/温度下仍保持稳定，表面配位点高效偶联生物分子，光热/磁性元素更可构建"检测-治疗"一体化平台。ML辅助的高通量筛选揭示，d带中心优化可强化底物吸附能，而缺陷工程增加活性位点密度。

Machine learning-assisted property prediction, analysis and design
图神经网络（GNNs）结合密度泛函理论（DFT）数据集，实现原子级构效关系解析。注意力机制识别关键电子结构特征（如Fe³⁺/Co²⁺价态振荡），指导微波溶剂热法合成参数优化。典型案例显示，Al₂₀Cu₂₀Fe₂₀Ni₂₀Zn₂₀纳米簇通过氧空位调控，将多巴胺检测限降低至0.1 nM。

Applications of HENs in biomarker detection
氮掺杂碳量子点（N-CQDs）表面-COOH/-OH基团赋予类过氧化物酶活性，而HENs通过Mn⁴⁺/Ce³⁺氧化还原对进一步扩增信号。刺激响应设计实现pH/GSH双调控检测，如Cu₅Fe₅Ni₅Pd₅Pt₅纳米酶在肿瘤微环境中特异性激活SOD活性。

Technological advantages
熵稳定效应使HENs在90°C仍保持80%活性，远超天然酶（<40°C失活）。ML设计的Pt₃₀Pd₃₀Au₂₀Ag₁₀Cu₁₀可同时模拟氧化酶/过氧化氢酶/漆酶三功能，突破单酶局限性。

Conclusion and outlook
未来需解决生物相容性标准化难题，表面聚乙二醇（PEG）修饰和器官芯片验证是重要方向。ML与微流控技术结合，或将催生穿戴式实时监测设备，推动精准医疗范式革新。