智能手机辅助小分子响应探针的比色/荧光便携检测：从分子识别到RGB/HSV现场定量

《Coordination Chemistry Reviews》：Smartphone-assisted colorimetric and fluorometric sensing with small-molecule responsive probes: advances and perspectives

　　

该综述（review）概述了将小分子响应探针（small-molecule responsive probes）与智能手机检测技术（smartphone detection technology）集成的研究进展；综述了智能手机辅助（smartphone-assisted）的多种分析物（analytes）比色（colorimetric）和荧光（fluorometric）检测；讨论了基于智能手机的检测技术在便携式（portable）和现场（on-site）分析中的应用；并讨论了集成响应探针与智能手机检测技术的挑战和未来研究方向。

随着分析技术快速发展，便携化、智能化和准确性成为新型检测系统的重要目标。传统方法如电化学分析、滴定分析、液相色谱-质谱联用（LC-MS）、中子活化分析（NAA）、高效液相色谱（HPLC）、气相色谱（GC）、电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）和表面增强拉曼光谱（SERS）在化学分析中具有重要作用，但普遍存在设备成本高、样品前处理复杂耗时、依赖专业人员等局限，难以满足目标分析物的快速、现场和原位检测需求。基于有机小分子响应探针的荧光和比色检测技术因灵敏度高、选择性好、操作简单、响应快速、光稳定性好、荧光量子产率高及生物相容性较好等优势，已用于环境污染物监测、食品安全筛查、试剂分析和生物医学成像。然而，环境、食品和生物样品基质复杂，如何实现高特异性、高灵敏度、高荧光量子产率和良好稳定性仍是探针开发的关键挑战。与此同时，传感器技术正向小型化、集成化和可视化发展；智能手机具有高性能相机和数据处理能力，结合比色/荧光探针、试纸、硅胶板、膜、水凝胶及3D打印附件，可将颜色或荧光信号转化为可定量分析的RGB（red, green, blue，红绿蓝）或HSV（hue, saturation, value，色相/饱和度/明度）值，并通过校准曲线实现未知样品定量。尽管已有关于有机小分子荧光探针和智能手机辅助检测技术的综述，但基于有机小分子响应探针的智能手机辅助便携检测平台尚缺乏系统综述。因此，研究人员在《Coordination Chemistry Reviews》系统梳理了该领域的发展，按分析物和识别机制总结探针的识别反应、传感性能及其与智能手机平台的集成，评估当前局限并提出未来方向，对推动精准现场可视化检测和便携传感装置创新具有重要意义。

关键技术方法：该综述采用文献系统梳理与比较分析，按目标分析物和响应机制归类有机小分子响应探针；总结探针与金属离子、活性物种及食品/环境相关分析物识别后的紫外-可见吸收和荧光信号变化；归纳智能手机采集溶液或探针负载材料图像后，经手机应用程序或ImageJ、Photoshop等软件进行RGB/HSV分析并与分析物浓度建立校准曲线的方法；同时评述试纸、硅胶板、膜、水凝胶、微流控及3D打印附件等便携平台，并提及机器学习/卷积神经网络（CNN）辅助图像分析。该综述不涉及临床样本队列来源，所涉实际样本包括水、食品、土壤、植物、细胞和斑马鱼等。

研究结果：2 金属离子。2.1 Cu²⁺：2.1.1 基于螺旋内酰胺开环的Cu²⁺探针，归纳氧杂蒽/罗丹明衍生物经Cu²⁺诱导开环或水解产生比色和荧光增强，结合试纸和智能手机用于水、食品及细胞/斑马鱼检测；2.1.2 基于酰胺和酯水解的Cu²⁺探针，汇总半卡巴肼、吡啶-2-羧酸等识别基元经水解实现“开启”或比率响应，并用于水、食品、土壤及活细胞成像；2.1.3 基于配位识别的Cu²⁺探针，总结萘酰亚胺、香豆素、席夫碱、硫杂二唑、3-羟基黄酮及肽类探针与Cu²⁺配位引起荧光淬灭、比率或近红外响应，部分体系可顺序检测S^2?、谷胱甘肽（GSH）、N-乙酰-L-半胱氨酸（NAC）等。2.2 Hg²⁺：2.2.1 基于螺旋内酰胺开环的Hg²⁺探针，汇总罗丹明/氧杂蒽类开环增强红色荧光，结合智能手机用于饮用水、工业废水及试纸检测；2.2.2 基于水解反应的Hg²⁺探针，总结二硫缩醛、C=N键及硫代甲酸苯酯水解产生醛或酚羟基，实现近红外和试纸/棉签/聚砜胶囊现场检测；2.2.3 基于配位识别的Hg²⁺探针，归纳螺吡喃、席夫碱、萘酰亚胺及肽类探针的淬灭、“开启”或比率响应，并实现Hg²⁺与S^2?、Zn²⁺、Ag⁺、Cd²⁺等的区分。2.3 Fe³⁺和Fe²⁺：2.3.1 基于螺旋内酰胺开环的Fe³⁺探针，总结Fe³⁺直接配位或水解产生H⁺介导开环，实现比色/荧光检测及Fe³⁺与Na₂EDTA可逆响应；2.3.2 基于水解反应的Fe³⁺/Fe²⁺探针，汇总C=N键水解生成醛并增强蓝色荧光，用于牛奶、饮用水、葡萄酒等总铁检测；2.3.3 基于配位识别的Fe³⁺/Fe²⁺探针，总结顺磁淬灭和氧化还原介导光开关机制，以及BODIPY“开启”/比率探针和智能手机试纸分析。2.4 Al³⁺：汇总偶氮苯、席夫碱等探针与Al³⁺配位引起荧光开启或比率变化，部分体系可逆识别F^?、PO₄^3?或诺氟沙星，并用于水、食品和细胞成像。2.5 Zn²⁺：总结三氨基胍席夫碱、杯[4]芳烃-HBT、二氰基异佛尔酮及菲咯啉探针对Zn²⁺的配位响应，实现近红外增强、比率检测及与Cu²⁺区分，并可逆识别焦磷酸盐（PPi）。

3 高反应性物种。3.1 次氯酸（HOCl）：3.1.1 基于硫/硒醚氧化的HOCl探针，汇总硫醚/硒醚氧化为亚砜引起荧光变化，实现快速、高灵敏检测及试纸/水凝胶/纳米纤维膜现场分析；3.1.2 基于C=N键氧化的HOCl探针，总结腙、肟等氧化生成醛/酮导致蓝移或开启荧光，用于水、细胞和斑马鱼；3.1.3 基于其他机制的HOCl探针，归纳硫代氨基甲酸酯脱保护、硼酸酯裂解、C=C氧化、环化及FRET（F?rster resonance energy transfer，荧光共振能量转移）等策略，结合试纸和智能手机定量。3.2 H₂O₂：总结苯硼酸/硼酸酯及酯/磺酸酯脱保护激活ICT（intramolecular charge transfer，分子内电荷转移）或近红外荧光，用于牛奶、油炸油品质及细胞/斑马鱼监测。3.3 NO₂^?：归纳重氮化/亚硝化及苯并咪唑、邻苯二胺等识别反应引起荧光淬灭或增强，结合水凝胶和试纸用于食品、水、土壤及尿路感染即时检验（POCT）。3.4 SO₂衍生物：3.4.1 基于Michael加成的SO₂衍生物探针，总结C=C亲核加成破坏D-π-A结构导致比率、淬灭或近红外变化，用于食品、细胞和活体；3.4.2 基于吡啶鎓亲核加成的SO₂衍生物探针，归纳生成烯胺结构激活荧光，实现试纸/水凝胶/薄膜现场检测。3.5 H₂S：3.5.1 基于亲核取代介导脱保护的H₂S探针，汇总2,4-二硝基苯醚、2,4-二硝基苯磺酸酯及7-硝基苯并呋喃醚裂解恢复荧光，用于食品腐败监测和气体检测；3.5.2 基于其他机制的H₂S探针，总结Michael加成、叠氮还原等引起淬灭/蓝移/增强，并用于食品新鲜度和废水分析。3.6 生物硫醇：3.6.1 基于脱保护反应的Cys/Hcy/GSH探针，归纳丙烯酸酯、2,4-二硝基苯磺酸酯和醚键裂解实现Cys、Hcy、GSH检测；3.6.2 基于其他识别机制的生物硫醇探针，总结BODIPY硫醚、查尔酮加成及半菁亲核取代-环化等策略，用于食品、细胞和血清。3.7 苯硫酚（PhSH）：汇总2,4-二硝基苯醚、2,4-二硝基苯磺酸酯/磺酰胺等亲核取代脱保护探针，实现土壤、水、食品和细胞检测及智能手机现场分析。

4 食品、环境和溶剂分析。4.1 肼（N₂H₄）：4.1.1 基于C=C加成-消除的N₂H₄探针，总结α,β-不饱和酮、丙二腈、1,3-茚二酮等与N₂H₄生成腙导致比率/淬灭/开启，用于水、土壤、食品和活体；4.1.2 基于脱保护反应的N₂H₄探针，归纳乙酸酯、酯及邻苯二甲酰亚胺水解产生酚羟基/胺基，结合试纸和电纺膜检测；4.1.3 基于其他机制的N₂H₄探针，总结环化生成吡唑、C=N亲核加成等策略，实现蒸气和表面检测。4.2 尸胺（Cad）：汇总C=C加成-消除和氢键识别探针，通过荧光蓝移/增强/淬灭评估肉类和海鲜新鲜度，并结合智能手机和CNN模型。4.3 光气（COCl₂）：总结氨基/羟基/硫基亲电取代、环化生成噁唑烷酮/咪唑啉酮等引起比率或开启荧光，实现气态光气和模拟物现场检测。4.4 二乙基氯磷酸酯（DCP）：归纳DCP与C=N、咪唑、吡啶等亲电取代/环化/质子化及罗丹明开环响应，用于土壤、试纸和细胞，并区分光气。4.5 2,4,6-三硝基苯酚（TNP）和2,4,6-三硝基甲苯（TNT）：总结π-π堆积、氢键、电荷转移等非共价作用导致荧光淬灭，实现水样和试纸检测。4.6 氰化物（CN^?）：归纳CN^?对C=N/C=C亲核加成、酚羟基/咪唑去质子化及氢键识别引起荧光变化，用于水、食品、细胞和小鼠。4.7 草甘膦：总结“Cu²⁺配位淬灭—草甘膦夺取Cu²⁺恢复荧光”策略，肽类及其他探针用于水、食品和细胞，结合试纸和智能手机定量。4.8 溶剂中水含量：汇总水诱导荧光红移/强度降低的探针，检测THF、乙腈、DMF、甲醇等中有机溶剂水含量，LOD（limit of detection，检测限）可低至0.0011%，并用于食品、建筑材料及智能手机现场分析。

讨论部分总结指出，该技术仍面临高对比度探针分子设计、智能手机成像与RGB/HSV转换准确性、环境光干扰、标准化光源和附件、复杂基质验证、探针批间一致性、长期储存稳定性、标准检测协议与监管认证、软硬件和分析算法整合、生物医学应用中基质复杂性和生物相容性/监管壁垒等挑战；未来应发展高信噪比响应探针，构建集成激发光源的便携装置，引入深度学习/CNN（convolutional neural network，卷积神经网络）和智能手机应用程序，实现“图像采集—智能分析—结果可视化”，并优先推进食品安全和环境监测的产业化转化。研究结论翻译：尽管存在诸多技术挑战，智能手机辅助的有机小分子荧光探针检测技术凭借其独特的成本效益、便携性和智能分析能力，在快速食品安全筛查、现场环境污染物监测、即时化学试剂分析和生物医学诊断等多个领域展现出巨大潜力。随着分子探针性能的持续优化、智能算法的迭代升级以及检测硬件创新的突破，该技术有望实现从实验室研究到工业应用的跨越式发展，最终成为下一代智能检测系统的关键技术平台。