综述：用于抗生素残留灵敏检测的侧向层析技术的进展：食品安全监测的智能工具

本综述系统评述了侧向层析技术（LFA）在抗生素残留检测中的最新进展，重点介绍了基于生物识别元件（抗体/适配体）、功能纳米材料、智能手机和人工智能（AI）的智能检测平台，强调了多重检测（multiplexing）和信号放大策略在提升灵敏度与特异性方面的突破，为构建数字化、自动化的食品安全监测体系提供了前瞻性视角。

　　

Lateral Flow Assays(LFAs)

侧向层析技术（Lateral Flow Assays, LFAs）是一种结合了色谱系统和分子结合机制的纸基检测工具，用于抗生素监测。其通常以金纳米颗粒（Au NPs）与抗体或适配体结合作为信号输出探针。一个典型的LFA试纸条在PVC背板上包含四个部分：样品垫、结合垫、硝酸纤维素（NC）膜和吸收垫。其中，NC膜作为检测区，预先固定了生物分子以形成测试（T）线和控制（C）线。

LFA的操作基于毛细管作用。将样品溶液滴加到样品垫上后，液体向前流动。当流经结合垫时，会重新水化并携带标记的生物识别元件（如抗体-Au NPs复合物）。如果样品中存在目标抗生素，它会与这些标记的探针特异性结合。随后，复合物继续迁移至NC膜上的T线，此处固定有另一类识别分子，能捕获复合物并产生可见的信号（如Au NPs聚集形成的红色条带）。未结合的探针则继续前进至C线，该处的分子能捕获过剩的标记探针，表明检测系统工作正常。多余的液体最终被吸收垫收集。

Signal Amplification Strategies Based on Functional Nanomaterials

尽管金纳米颗粒（Au NPs）因其独特的光学特性、良好的物理稳定性、制备方法简单和易于表面功能化，仍然是传统比色LFA中最常用的标记物，但其相对较低的灵敏度使其难以检测复杂食品基质中的低浓度抗生素。近年来，研究人员开发了多种与抗体结合的新型纳米材料，以构建高灵敏度的LFA平台，旨在实现超灵敏检测。

这些策略主要包括单模式、双模式和多模式检测。单模式检测专注于增强单一信号输出，例如比色或荧光信号。双模式检测则同时利用两种不同的信号（如比色和荧光），相互验证以提高结果的准确性和可靠性。多模式检测则整合了两种以上的信号输出方式，提供了更丰富的检测信息。这些基于功能纳米材料的信号放大策略显著提升了LFA的性能，使其在灵敏度方面能够与聚合酶链反应（PCR）和适配体传感器等更复杂的技术相媲美。

Innovative LFA Platforms for Multiplex Antibiotic Detection

传统的LFA通常一次只能检测单个目标物。然而，动物源性食品中往往存在多种抗生素残留，其协同效应可能对人类健康构成重大风险。因此，开发能在单个样品中实现多分析物检测的多重LFA（multiplex LFAs, mLFAs）变得至关重要。

作为实用的POCT工具，mLFAs通过创新的检测通道设计和多种信号标签的集成，克服了单目标识别LFA的局限性。常见的多重检测设计包括多T线模式、空间分辨模式和多通道模式。这些设计使得mLFAs能够在一张试纸条上同时、快速、高效地监测多种抗生素，极大地提升了检测通量和效率，满足了复杂食品基质检测的迫切需求。

LFAs-Integrated Smartphone Devices for Portable Detection

LFA信号读数的灵敏度、稳定性和自动化对于抗生素的准确检测至关重要。尽管商业便携式试纸条扫描仪在信号定量方面表现出色，但其高昂的成本限制了在资源有限环境中的可及性。目前，智能手机因其经济性、普及性和用户友好的操作，已成为理想的POCT终端设备。

通过捕获试纸条图像并利用图像处理工具（如Image J）或内置算法进行分析，智能手机可以快速将视觉信号转换为定量或半定量数据。此外，与三维（3D）打印的外壳或附件集成，可以固定拍摄条件，减少环境光干扰，进一步提高读数的重复性和准确性。这种智能手机辅助的LFA平台极大地推动了便携式、数字化检测的发展，使现场快速筛查变得更加可行。

Challenges and Future Directions

尽管LFA技术提供了显著优势，但若干挑战仍然存在，这为未来的发展明确了优先的研究方向：

识别分子：在抗生素检测领域，抗体-LFA（Ab-LFAs）是广泛应用的技术。相比之下，适配体-LFA（Apt-LFAs）作为新兴策略，仍处于发展阶段。传统的适配体筛选方法存在周期长、效率低的问题。未来的努力应利用计算生物学来…

纳米材料标签：新型纳米材料的复杂合成过程和高成本限制了其大规模生产和实际应用。未来的研究需要开发更简单、绿色、低成本的合成方法，并评估这些材料在真实食品样品中的稳定性和生物相容性。

多重检测的交叉反应：在mLFAs中，不同检测线或通道之间可能存在交叉反应，干扰检测结果的特异性和准确性。优化探针设计和膜处理工艺以最小化这种干扰是未来的关键。

智能设备的标准化：智能手机辅助检测缺乏统一的图像采集和数据分析标准，不同设备、应用程序和环境条件可能导致结果差异。建立标准化协议和算法对于确保结果的可比性和可靠性至关重要。

实际样品应用：许多高性能LFA仍处于实验室验证阶段。未来需要更多研究来验证其在复杂真实食品基质（如肉、奶、蜂蜜）中的性能，并进行大规模现场试验以推动其商业化。

Conclusion and Perspectives

新型LFA技术在动物源性食品抗生素检测方面展现出卓越的应用价值，克服了传统方法的局限性。这些研究成果不仅为LFA技术的发展提供了指导，也有助于全球食品安全监管和抗生素耐药性的预防。

未来，LFA平台与先进传感方法、材料科学和人工智能的融合将推动下一代检测工具的诞生。预计未来的LFA将更加智能化、自动化和数字化，能够实现从样本到答案的全流程无人操作。最终，这些先进的LFA技术有望集成到整个食品供应链中，实现从农场到餐桌的端到端实时质量监控，为保障全球食品安全和公共健康做出重大贡献。