综述：营养不良诊断进展：评估传统技术及激光光谱在营养分析中的日益重要性

这篇综述深入探讨了激光光谱技术（LIBS/Raman/LIF）在营养不良诊断中的革新应用，对比传统方法（如人体测量学、ICP-MS）突出其快速、便携、多营养素同步检测优势，特别适用于资源有限地区，为精准营养干预提供新范式。

　　

Abstract

营养不良仍是全球健康挑战，尤其在低收入国家。传统诊断方法（如人体测量学）虽能分类营养不良，却无法量化特定营养素水平。实验室技术（色谱法、化学分析）虽精确但存在设备笨重、成本高等局限。激光光谱技术通过LIBS（元素分析）、Raman（分子指纹）、LIF（荧光检测）的协同应用，可实现便携式多营养素同步检测，为资源匮乏地区提供突破性解决方案。

Introduction

营养不良影响全球1.49亿儿童发育，其诊断依赖人体测量学参数（如Z-score=实测值-参考中位数/参考人群标准差），但无法识别具体营养素缺乏。激光光谱凭借单色性、高能量等特性，能非侵入性分析生物样本，尤其适合检测矿物质（LIBS）、有机化合物（Raman）和荧光分子（LIF）。与传统技术（HPLC、ICP-MS）相比，激光系统更适配现场诊断需求。

Conventional spectroscopic approaches

传统光谱技术（如紫外-可见吸收光谱）需复杂样本预处理，而激光光谱可直接分析血液、头发等复杂基质。例如LIBS通过等离子体发射光谱能在秒级完成钙、铁等矿物质检测，检出限低至ppm级。

Role and mechanism of laser spectroscopic techniques

LIBS利用高能激光激发样本原子，通过特征谱线定量元素；Raman基于非弹性散射识别分子振动模式，如维生素B₁₂的1530 cm^-1特征峰；LIF则通过色氨酸等荧光分子实现蛋白质动态监测。三模态联用可覆盖从微量元素到有机大分子的全谱分析。

Application in nutrient analysis

在肥胖研究中，Raman已成功量化皮下脂肪含量（准确率>90%）。LIBS对母乳铁含量的检测与ICP-MS结果高度一致（R²=0.98）。LIF在维生素A缺乏筛查中灵敏度达0.1 μg/mL，远超ELISA法。

Challenges and prospects

生物样本基体效应和光谱重叠仍是技术难点。微型化LIBS探头（<5 kg）与智能手机Raman的集成验证了现场应用的可行性，未来需建立标准化营养数据库以支持AI辅助诊断。

Conclusion

激光光谱技术通过多模态整合，有望成为营养不良诊断的新标准，其便携性和实时性将革命性地改变公共卫生监测模式，特别契合发展中国家"基层诊疗"的战略需求。