综述：乳腺癌检测进展：生物标志物、机制与生物传感器技术

这篇综述系统梳理了乳腺癌（BC）早期诊断领域的最新进展，重点探讨了生物标志物检测机制与生物传感器技术的突破性应用。文章对比了传统诊断技术（MRI/超声/活检）的局限性，突出生物传感器在灵敏度（sensitivity）、特异性（specificity）、微创性和成本效益方面的优势，特别分析了光学/电化学/微流控芯片（microfluidic chips）等技术的性能表现，为BC的精准诊疗提供了创新视角。

　　

Abstract

乳腺癌（BC）作为女性最高发的恶性肿瘤，2022年全球造成约67万例死亡（WHO数据）。传统诊断技术包括影像学检查（MRI/超声）、组织活检和分子检测，但存在灵敏度低、侵入性强、辐射暴露等缺陷。生物传感器技术通过检测极低浓度的BC相关生物标志物，为早期诊断带来革命性突破。

信号通路与生物标志物

BC发生涉及多条关键信号通路，包括PI3K/AKT/mTOR和Wnt/β-catenin通路。相关生物标志物涵盖蛋白质类（CA15-3、HER2）、循环肿瘤DNA（ctDNA）及外泌体miRNA等。这些标志物在血清、组织或体液中的异常表达，为BC筛查提供分子依据。

生物传感器技术

1. 光学传感器：基于表面等离子体共振（SPR）和荧光标记技术，可实时监测HER2蛋白动态变化，检测限达fmol/L级。

2. 电化学传感器：采用纳米材料（如石墨烯/AuNPs）修饰电极，对CA15-3的检测灵敏度比ELISA提升100倍。

3. 微流控芯片：集成样本预处理与检测单元，10分钟内完成CTC（循环肿瘤细胞）捕获计数，回收率>90%。

性能比较

电化学传感器在便携性和成本上优势显著，而光学传感器更适合实验室精准分析。微流控技术则展现出床旁检测（POCT）的巨大潜力，其多重检测功能可同步分析5种以上标志物。

临床转化前景

当前研究集中于提高传感器在复杂体液环境中的抗干扰能力。未来发展方向包括：开发可穿戴式监测设备、结合人工智能算法优化数据分析、探索表观遗传标志物检测新策略。这些进展将推动BC诊疗向个性化、精准化迈进。