《TRENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY》：From interfacial engineering to machine learning: Multidimensional anti-interference architectures for biosensors
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•提出了一种新颖的软硬件结合方法，用于解码复杂的矩阵效应。•评估了物理、化学和仿生屏障作为坚固的硬件防护层的有效性。•使用机器学习和比率校准进行主动软件修正。•提倡软硬件协同优化和边缘人工智能（edge-AI）在实地应用中的使用。引言尽管生物传感器能够有效地将特定的生物识别技术与
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提出了一种新颖的软硬件结合方法，用于解码复杂的矩阵效应。
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评估了物理、化学和仿生屏障作为坚固的硬件防护层的有效性。
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使用机器学习和比率校准进行主动软件修正。
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提倡软硬件协同优化和边缘人工智能（edge-AI）在实地应用中的使用。
引言
尽管生物传感器能够有效地将特定的生物识别技术与稳定的信号转换相结合，但它们从实验室原型过渡到实际应用仍面临挑战（H. Li等人，2023年）。核心问题在于理想校准缓冲液与实际样本（如富含脂质的食品悬浮液、未经处理的牛奶或粗制农业提取物）之间的物理化学不匹配（Dodamani等人，2026年；Hu、Yang、Wang和Liu，2025年）。在真实的样本环境中，传感器面临多重挑战：蛋白质和脂质的积累会阻塞活性位点并改变局部介电特性（Goswami、Garg、Bhatt、Chaudhary和Dang，2024年），而内源性干扰物（例如电活性物质、pH值波动）会导致信号减弱和基线漂移。这些效应并非简单叠加，而是通过限制质量传输来加剧由样本引起的信号失真（Gu等人，2023年）。因此，将样本干扰视为一个次要的优化问题是一种根本性的误解。简单的表面钝化处理往往会带来选择性问题，即保护性涂层无意中隔离了信号传输。一个可行的解决方案需要一种多维度设计，将抗污染界面与动态实时校准紧密结合，以实现真正的临床和商业可行性。
为了明确区分样本干扰的主要成分，非特异性吸附（NSA）被严格定义为物理界面生物污染，其特征是目标之外的生物分子（主要是环境中的蛋白质和脂质）在传感器识别界面上无选择性地积累（Pan等人，2017年）。从热力学的角度来看，这种污染过程由多种非共价力的复杂协同作用驱动，包括疏水排斥、静电相互作用、范德华力和氢键（Lichtenberg、Ling和Kim，2019年）。一旦开始，NSA会触发一个破坏性级联反应，改变界面微观环境。积累的污染层会物理阻塞活性生物受体，严重降低目标捕获效率。同时，这种生物污染还会重塑表面固有属性，如局部电荷分布和润湿性，从而中断信号传输路径。分析表明，这些干扰会提高基线噪声并导致严重的背景漂移，降低信噪比，最终导致假阳性或假阴性的读数。最终，受体耗尽和背景噪声的放大共同作用，极大地恶化了传感器的检测限（LOD），并削弱了其对特定分析物的区分能力（Pan等人，2017年）。
矩阵效应（MEs）被定义为系统性干扰。它们不是由于表面污染引起的，而是源于样本本身的物理化学性质，例如局部pH极端值、离子强度升高、样本粘度以及内源性成分的生化干扰（Tian等人，2021年）。例如，离子微环境的波动会不可逆地改变受体构象并降低分子扩散系数，而共存的酶或结合蛋白会过早降解识别元件或隔离目标分析物，导致不可预测的信号减弱或虚假放大（Finocchiaro、Bocková和Homola，2026年）。这种系统性差异在真实样本矩阵和传统上用于校准的理想化低离子强度缓冲液之间造成了巨大的热力学差异。因此，标准的校准曲线失去了其预测能力，引入了严重的定量偏差。由于这些背景干扰直接与样本的固有流体属性相关，简单的样本预处理很少能完全消除MEs，因此建立可靠的、内置的矩阵校正机制是实地部署生物传感分析的严格前提。
为了应对这些普遍的背景干扰，近期的大量研究文献对此进行了讨论。然而，以往的综述主要是在孤立的领域内探讨这些解决方案。具体来说：（1）代表性的抗污染界面综述（D’Agata、Bellassai、Jungbluth和Spoto，2021年；Gu等人，2023年）主要关注表面钝化化学和空间排斥作用，但它们很少能克服“选择性-导电性”的权衡问题，被动涂层也无法消除穿透界面的内源性电活性小分子或光学荧光分子的背景干扰；（2）关于矩阵效应和预处理的综述（Bulai? Nevisti?和Kova? Tomas，2023年）主要将干扰视为离线流体处理问题（例如提取、固相清洗、大量稀释），这影响了检测限，并与快速、现场或即时（POC）测试的要求相冲突；（3）信号校正和比率传感综述（Wei等人，2022年；Zhu、Wang、Yang、Chen和Yu，2023年）强调使用内部参考探针进行数学噪声消除，但它们假设底层传感器界面在生物学污染下保持化学和物理上的稳定性；（4）相反，最近关于机器学习（ML）辅助生物传感的综述（Oriquat等人，2026年；Park、Park、Choi、Lee和Kim，2026年；Shimizu、de Barros、Braunger、Gaal和Riul Jr，2023年）严格关注化学计量算法和特征提取，忽略了计算模型遵循“输入即输出”原则的事实，一旦目标物质传输因严重污染而物理受阻，这些模型就无法恢复分析信息。
与这些分裂的观点不同，本综述建立了一个统一的、层次化的抗干扰框架（图1）。该框架不是一个简单工具的集合，而是一个闭环的工作划分：首先，界面工程（硬件）作为第一线屏障，用于对抗物理NSA并保持生物受体的可访问性；其次，样本管理和算法干预（软件和物理-数学校准，如比率传感）动态中和由系统MEs引起的残余基线漂移。此外，我们强调了一种新兴的双向协同优化范式，在该范式中，机器学习在两个不同角色中发挥作用：在设备制造前指导抗污染界面的预测性分子设计，在数据采集后执行主动信号反卷积。传统独立方法与所提出的多维度框架的系统性比较总结在表1中。
部分片段
抗污染的界面工程策略
传感器-样本界面的结构和物理化学完整性从根本上决定了生物传感器在复杂介质中的分析准确性和长期稳定性（Lichtenberg等人，2019年）。为了对抗生物污染，界面架构设计已经从经验性的表面涂层转向精密的、分子工程化的策略（Gu等人，2023年）。在本综述中，我们将这些界面硬件策略系统地分为三类
用于矩阵效应校正的样本管理和信号校准策略
虽然第2节讨论的界面架构能有效阻挡物理生物污染，但它们无法完全消除由内源性干扰物引起的系统矩阵效应（MEs）。要在真实样本中实现真正的分析准确性，这些物理“硬件”防护措施必须与主动“软件”和样本管理策略相结合。本节探讨了三种相互关联的矩阵效应校正方法。
技术交叉融合的范式
尽管多维架构的集成对现代生物传感器设计至关重要，但当前文献的调查显示，完全集成的系统仍然非常稀缺。大多数研究仍仅在独立的领域内优化界面硬件或计算算法。通过结合物理和化学抗污染屏障与算法信号校准，研究人员可以开发出能够主动抵抗干扰的分析平台
结论与未来展望
本综述系统地阐述了为加强生物传感器对抗非特异性吸附和复杂介质中的矩阵效应而开发的多维度策略。一个重要的转变正在进行中：传统的一维表面钝化正在被高度集成的、协同作用的架构所取代。通过将物理和化学抗污染“硬件”与自校准的比率信号和机器学习驱动的“软件”相结合，现代生物传感器可以动态
未引用的参考文献
D’Agata等人，2021年；Hu等人，2025年；Li等人，2025年；Li等人，2023年；Li等人，2023年；Niu等人，2025年；Niu等人，2025年；Wang等人，2026年；Wang等人，2024年；Wang等人，2026年；Yang等人，2025年；Yang等人，2025年。
CRediT作者贡献声明
胡小平：方法论、研究、概念化、初稿撰写、审稿与编辑。林旭轩：概念化、研究、方法论、初稿撰写。刘夕雯：概念化、方法论、撰写、审稿与编辑。刘一伟：方法论、资金获取、研究、撰写、审稿与编辑。奚佳佳：研究、撰写、审稿与编辑。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
数据可应要求提供。
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? 作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
本工作得到了四川省科技计划（编号2025YFNZH0042和2026YFHZ0115）的支持。
胡小平|林旭轩|刘夕雯|刘一伟|奚佳佳
