综述：基于生物传感器的医疗健康领域慢性疼痛量化分析

本综述系统评述了基于生物传感器（biosensor）的慢性疼痛量化检测技术，聚焦于谷氨酸（glutamate）、白细胞介素-6（IL-6）、一氧化氮（NO）和喹啉酸（QA）等关键生物标志物在疼痛病理机制中的作用，并深入分析了非酶电化学传感器（non-enzymatic electrochemical biosensor）在检测性能（如灵敏度、检测限与线性范围）方面的最新进展。文章强调该类传感器在实现实时、连续疼痛监测与个体化诊疗中的潜力，并指出其在临床转化中面临的稳定性、标准化与多标志物同步检测等挑战。

　　

引言：慢性疼痛的临床挑战与生物标志物需求

慢性疼痛被国际疼痛研究协会（IASP）定义为“与实际或潜在组织损伤相关的不愉快感觉和情感体验”，其持续时间超过三个月，全球约15亿人受其影响，是导致残疾和生活质量下降的主要因素之一。目前临床主要依赖视觉模拟量表（VAS）和数字评分量表（NRS）等主观评估方法，存在可靠性差、易受患者感知偏差影响的问题。因此，开发客观、量化的疼痛评估工具成为迫切需求。生物标志物（Biomarkers）作为可测量的生物指标，为疼痛的机制研究、诊断和治疗提供了新途径。

慢性疼痛相关生物标志物的作用机制

谷氨酸（Glutamate）

作为主要兴奋性神经递质，谷氨酸通过激活离子型NMDA受体引起Ca²⁺内流，导致长时程增强（LTP）和中枢敏化，参与慢性疼痛的维持。其在脑脊液（CSF）中的正常浓度为1–10 μM，在血浆中为40–60 μM。研究表明，慢性腰痛患者前扣带皮层（ACC）中谷氨酸水平升高，慢性偏头痛患者唾液谷氨酸浓度也显著增高。

白细胞介素-6（IL-6）

IL-6是一种促炎细胞因子，通过激活IL-6R/gp130信号通路参与疼痛的神经免疫机制。其在血清中的正常浓度为1.0 ± 0.7 pg/mL，唾液中为10.8 ± 6.7 pg/mL。慢性腰痛和类风湿关节炎（RA）患者中IL-6水平升高，且与疼痛强度呈正相关（r = 0.58）。

一氧化氮（NO）

NO作为炎症介质，参与外周敏化和中枢LTP过程，其过量生成可导致感知超敏。血清NO正常浓度约为24.8 ± 0.02 μM。慢性盆腔疼痛和口面部疼痛患者中NO水平显著升高，且手术或治疗后其浓度随疼痛缓解而下降。

喹啉酸（Quinolinic Acid, QA）

QA是色氨酸代谢途径的神经毒性产物，通过激活NMDA受体和抑制谷氨酸再摄取加剧兴奋性毒性。其在血液中的正常浓度约为0.38 μM，脑脊液中为0.0219 ± 0.0028 μM。慢性疲劳综合征和纤维肌痛患者中QA水平升高，且与神经保护性代谢物比例失衡相关。

电化学传感技术的应用与性能比较

电化学生物传感器凭借其高灵敏度、选择性和实时监测能力，成为疼痛标志物检测的有力工具。其工作机制基于生物识别元件（如酶、抗体、适体）与目标分析物的特异性结合，通过 transducer 将生化反应转化为电信号。

谷氨酸传感器

酶促传感器如基于谷氨酸氧化酶（GLOx）或谷氨酸脱氢酶（GLDH）的电极，灵敏度可达2.15 × 10⁴ μA·mM^?1·cm^?2，检测限低至0.12 μM。非酶传感器如CuO/MWCNT复合材料，利用Cu²⁺与谷氨酸的螯合作用实现检测，在血液和尿液中表现良好。

IL-6传感器

免疫传感器采用抗体作为识别元件，结合金纳米粒子（Au NPs）或石墨烯等材料增强信号，检测限可达0.1 pg/mL。分子印迹聚合物（MIP）传感器通过模拟抗体结合位点，实现了对IL-6的高选择性检测，且在血清和尿液中验证了其可靠性。

NO传感器

基于细胞色素P450酶（CYP55B1）或硝酸还原酶（NOR）的酶传感器具有高催化活性，检测限为0.5 nM。非酶传感器如rGO-CeO₂和COF-366-Fe复合材料，通过金属氧化物的催化作用实现NO氧化，适用于活细胞实时监测。

QA传感器

目前仅见酶促传感器报道，使用喹啉酸磷酸核糖转移酶（QPRT）与还原氧化石墨烯（rGO）复合电极，检测限为6.5 μM，线性范围达65 mM，具备30天的长期稳定性。

技术挑战与未来方向

尽管电化学传感器在疼痛标志物检测中展现出巨大潜力，仍面临多项挑战：

1. 1.

   生物样本复杂性：唾液、血液和汗液中的干扰物影响检测准确性；
   

2. 2.

   传感器稳定性：生物识别元件的降解和电极污染问题亟待解决；
   

3. 3.

   多标志物同步检测：需开发集成传感器阵列，实现多种标志物的并行分析；
   

4. 4.

   临床转化：缺乏大规模验证研究、标准化协议和 Regulatory approval。
   

   未来研究方向包括开发可穿戴传感器、结合人工神经网络（ANN）进行数据解析，以及建立疼痛标志物动态数据库。通过多中心合作与大数据分析，有望实现慢性疼痛的个体化、精准化管理。

其他潜在疼痛标志物

除上述标志物外，P物质（Substance P）、降钙素基因相关肽（CGRP）、缓激肽（Bradykinin）、神经递质（如去甲肾上腺素和5-羟色胺）以及基质金属蛋白酶（MMPs）等也在慢性疼痛中发挥重要作用，值得进一步研究其检测价值与临床意义。

结论

电化学生物传感器为慢性疼痛的客观量化提供了可行路径，通过实时监测关键生物标志物，有望弥补主观评估的不足，推动疼痛诊疗向精准化、个性化方向发展。然而，技术的成熟与临床推广仍需跨学科合作与持续创新。