综述：生物与化学分析中的便携式传感系统：传感技术、微型化平台、数据处理及现场应用综述

《Micromachines》：Portable Sensing Systems in Biological and Chemical Analyses: A Review of Sensor Technologies, Miniaturized Platforms, Data Processing, and Field Applications

　　

便携式传感系统在生物与化学分析中日益重要，其可在决策点提供分析信息。传统实验室方法仍是参考测量、法规验证及高精度定量的核心手段，而便携式系统则侧重快速响应、操作便捷、成本效益、鲁棒性及决策相关性。本文突破单一传感元件的研究局限，将便携式传感系统视为集成化分析平台，系统探讨了酶、抗体、核酸探针、适配体、分子印迹聚合物（Molecularly Imprinted Polymers, MIPs）、纳米材料及杂化识别界面等识别元件，以及电化学、光学、质量敏感、热学、场效应及杂化传感技术。进一步综述了纸基分析器件（Paper-based Analytical Devices, PADs）、芯片实验室（Lab-on-a-Chip, LOC）系统、智能手机辅助传感器、可穿戴柔性传感器、手持式仪器及无线传感器网络等平台设计，及其在样品处理、校准、数据处理与现场部署中的应用。该技术的应用覆盖即时诊断、病原体检测、可穿戴健康监测、农业、兽医学、环境监测、食品安全、工业过程控制、法医分析及公共安全等领域。本文聚焦样品采集、微型化前处理、试剂存储、基质干扰、校准转移、信号调理、机器学习、云平台、分析验证及决策支持等关键环节，同时指出了学术原型转化为工业产品的主要障碍，包括重现性、稳定性、可制造性、易用性、网络安全、法规审批及市场接受度。未来发展需实现全集成“样品进-结果出”系统、多模态传感、人工智能融合、可持续一次性材料、自供电设备及真实场景下的系统级验证。

1. 1.
   引言
   便携式传感系统通过将分析能力延伸至决策现场，已成为生物与化学分析的重要发展方向。传统实验室分析依赖色谱系统、质谱仪、荧光光谱仪、聚合酶链式反应（Polymerase Chain Reaction, PCR）平台等大型仪器，虽具备高灵敏度、选择性及重现性，但样品运输、处理及分析的滞后性无法满足临床诊疗、环境污染干预、食品安全管控等场景的即时决策需求。便携式系统的核心价值并非替代实验室设备，而是构建分布式分析信息体系，其设计哲学从“受控条件下的精准测量”转向“可及性、即时性、鲁棒性与决策相关性”。材料科学、分子生物学、微流控技术及消费电子的融合为便携式传感提供了技术基础，包括纳米材料增强识别、等温扩增与CRISPR关联检测等分子工具、微流控芯片的样品操控能力，以及智能手机的成像、数据处理与通信功能。系统级视角强调，便携式传感需整合识别化学、样品处理、换能器、电子模块、软件算法、包装设计与用户交互，单一传感元件的性能无法决定现场应用的可靠性。本文采用系统工程技术框架，涵盖2010–2026年的相关研究，聚焦微型化平台、现场分析、数据处理及验证，区别于传统生物传感器综述对单一组件的侧重，突出从样品到决策的完整工作流整合。
2. 2.
   便携式传感系统的概念与范畴
   便携式传感系统是集化学、生物学、材料科学与电子技术于一体的紧凑型分析平台，核心目标是在采样点实现生物或化学靶标的检测与信息转化。其定义超越物理尺寸限制，强调移动性、分析功能、操作简易性、环境耐受性及工作流兼容性。检测对象涵盖生物分析中的代谢物、蛋白质、核酸、病原体等，以及化学分析中的气体、离子、重金属、农药、环境污染物等，生物识别元件与化学换能技术的交叉应用使其难以按学科严格划分。与实验室分析相比，便携式系统在速度、成本及现场决策支持上具有优势，但面临准确度较低、基质耐受性差及校准转移困难等局限，需根据决策需求评估性能适用性而非单纯追求检测限。系统级组件包括识别元件、换能器、样品处理模块、电子与电源模块、计算与用户界面模块及通信数据管理模块，各模块的协同作用决定整体性能，例如识别元件的稳定性受存储条件影响，换能器易受现场振动、温湿度干扰，样品处理模块需解决复杂基质（如全血、食品提取液、环境水样）的干扰问题。应用场景按决策距离可分为床旁系统、现场检测系统、近过程系统及 proximity监测（如可穿戴设备），不同场景对包装、校准及用户培训的要求存在显著差异，最佳便携式传感器需在灵敏度、回收率、校准稳定性与操作简易性之间实现平衡。
3. 3.
   生物与化学检测的识别元件
   识别元件是便携式传感选择性的核心，其选择需综合考量灵敏度、稳定性、成本及现场适用性。酶基识别依托催化放大效应，葡萄糖氧化酶等已在商业化血糖仪中成功应用，但酶活性易受温度、pH及抑制剂影响，需通过固定化技术提升现场稳定性。抗体基识别通过抗原-抗体特异性结合实现靶标检测，侧流免疫层析试纸条是典型代表，但其批次差异性、冷链依赖及多步洗涤操作限制了现场部署，重组抗体与纳米抗体的开发旨在改善稳定性。核酸基识别利用碱基互补配对原理，结合环介导等温扩增（Loop-mediated Isothermal Amplification, LAMP）、重组酶聚合酶扩增（Recombinase Polymerase Amplification, RPA）及CRISPR-Cas系统，可实现病原体的高灵敏检测，但现场应用需解决样品裂解、核酸提取、抑制剂去除及气溶胶污染等问题。适配体作为合成寡核苷酸，兼具高亲和力与可修饰性，但在复杂基质中易因构象变化丧失活性。分子印迹聚合物通过模板聚合形成特异性识别空腔，具备耐溶剂、长货架期等优势，适用于小分子污染物检测，但存在模板残留与传质速率慢的问题。纳米材料（如金纳米颗粒、碳纳米管、量子点）通过增强信号转导或作为模拟酶提升检测性能，但其批次重复性与潜在生物安全性需关注。应用导向的识别元件选择需权衡临床检测的高特异性、环境监测的快速筛查需求及可穿戴设备的长期稳定性，同时需验证其在真实基质中的再生性或一次性使用的可行性。
4. 4.
   信号转导技术
   信号转导技术将识别事件转化为可测量的物理信号，是连接化学识别与电子读出的关键环节。电化学传感器通过电流、电位、阻抗等参数变化实现检测，包括安培法（如血糖检测）、电位法（如离子选择性电极）及阻抗法，其优势在于微型化潜力与低功耗，但面临电极污染、参比电极漂移及氧气干扰等问题，需通过抗污染涂层与温度补偿算法提升现场可靠性。光学传感器利用颜色变化、荧光、表面等离子体共振（Surface Plasmon Resonance, SPR）等信号，纸基比色试纸条与智能手机成像的结合大幅降低了检测成本，但环境光干扰、样品浊度及手机摄像头差异会影响定量准确性，需引入内标参照与几何校正算法。质量敏感传感器（如石英晶体微天平）与场效应晶体管（Field-Effect Transistor, FET）传感器可实现无标记检测，但对振动、湿度及德拜屏蔽效应敏感，封装技术与表面修饰是其实用化的核心挑战。热学与量热传感器通过测量反应热信号实现检测，适用于不透明样品分析，但微弱热信号的提取需精密的热隔离设计与基线校正。混合换能策略（如磁分离-酶放大-电化学检测联用）可整合多种技术的优势，提升系统鲁棒性，但也增加了校准复杂度。
5. 5.
   便携式平台设计
   平台设计决定了传感技术从实验室原型到实用工具的转化潜力。纸基分析器件凭借毛细管驱动流体、低成本及一次性使用特点，成为资源有限地区的首选，但其流体控制精度低，定量检测易受纸张均匀性与环境湿度影响。芯片实验室与微流控平台通过集成混合、分离、反应等功能，实现了样品前处理的微型化，但通道堵塞、气泡形成及密封泄漏是现场应用的主要障碍，热塑性材料的注塑成型工艺有助于提升量产性。智能手机辅助传感系统利用手机内置的摄像头、处理器与通信模块，通过附件实现光学或电化学检测，其普及性降低了硬件成本，但需解决不同机型的光学参数差异与软件兼容性问题。可穿戴与柔性传感器通过贴合皮肤或衣物实现连续监测，汗液、组织液中的代谢物检测是其典型应用，但机械形变、运动伪影及生物污染会影响数据质量，需结合温度、运动等多参数校正。手持式现场仪器（如便携式拉曼光谱仪、PCR仪）提供更高的检测精度，但电池续航、操作培训及维护成本是推广瓶颈。无线传感器网络与物联网（Internet of Things, IoT）平台通过多节点协同实现时空分布数据的采集，为环境监测与工业过程控制提供支持，但需应对传感器漂移、网络中断及数据安全挑战。用户中心设计理念要求平台开发与采样流程、用户技能及决策需求相匹配，包装设计需兼顾试剂保护、废液 containment 及操作引导，是决定现场可用性的关键因素。
6. 6.
   便携式分析的样品采集与前处理
   样品采集与前处理是便携式系统性能的瓶颈环节，复杂基质（如全血中的蛋白干扰、土壤提取液的腐殖质、食品中的脂肪与色素）会导致识别元件失活或信号失真。生物样品（血液、唾液、汗液等）需针对细胞分离、蛋白去除或目标物富集进行优化，例如汗液中代谢物浓度受分泌速率影响，需实时校正。化学与环境样品（水体、土壤、空气）常需过滤、稀释或萃取以去除悬浮颗粒与干扰物，工业废水的高盐高有机物特性对前处理提出更高要求。微型化前处理技术包括磁珠分离（利用磁铁实现目标物富集）、微流控芯片上的固相萃取及纸基过滤，封闭卡盒设计可有效防止核酸扩增产物污染。试剂存储是现场应用的核心挑战，冻干试剂配合干燥剂可延长货架期，但需确保复水过程的均一性。基质干扰的消除策略包括选择性膜过滤、内标法定量及机器学习校正，但过度复杂的预处理步骤会降低便携性，需在分析性能与操作简便性之间寻求平衡。采样误差（如河流采样点的位置偏差、植物叶片的选择性差异）可能超过传感器本身的误差，因此需制定标准化的采样协议与质量控制流程。
7. 7.
   数据处理、校准与决策支持
   原始传感器信号需经处理转化为可行动的信息，信号调理包括硬件滤波（放大、屏蔽）与软件算法（平滑、基线扣除、漂移校正），针对不同换能技术需采用差异化策略，例如电化学信号需补偿温度对电导率的影响，光学信号需校正环境光与样品浊度。校准是实现定量的基础，内部参照（如参比电极、比色卡参照区）与多点校准曲线可提升可靠性，校准转移技术解决了不同设备批次间的信号一致性问题。机器学习与模式识别算法在复杂信号处理中发挥关键作用，分类算法可用于侧流层析条的阳性判定，回归模型实现多变量浓度预测，异常检测算法识别传感器故障或无效测试，传感器融合技术整合电化学、温度、湿度等多源数据提升决策准确性。智能手机应用程序与云平台扩展了数据管理功能，实现GPS定位、时间戳记录及远程数据传输，在医疗健康、农业与环境监测中支持趋势分析与早期预警。决策支持输出需匹配用户需求，临床场景需提供诊断分类与置信区间，农业场景需给出灌溉施肥建议，同时需明确标注不确定性（如“需实验室确认”），避免过度解读定量结果。数据安全与网络安全是保障医疗记录、工业数据隐私的核心，需通过加密传输、访问权限控制及审计追踪确保数据完整性，分析信任需同时涵盖化学有效性与数字可信度。
8. 8.
   分析性能与验证标准
   验证是将原型转化为实用工具的核心环节，需根据应用场景制定差异化标准。灵敏度与检测限（Limit of Detection, LOD）并非越高越好，需与决策阈值匹配，例如农田硝酸盐传感器的检测限只需覆盖作物需求范围。选择性验证需纳入真实基质中的潜在干扰物，而非仅测试纯化靶标，例如葡萄糖传感器需排除抗坏血酸、尿酸的电化学干扰。准确度、精密度与重现性是可靠性的核心指标，需通过多设备、多批次、多操作者及真实样品测试进行评估，回收率实验验证基质中的检测准确性，与参考方法的比对需采用Bland-Altman分析等方法，而非仅依赖相关系数。稳定性与货架期测试需模拟运输与存储条件（温度循环、湿度振动），加速老化实验需辅以实时稳定性数据。响应时间应定义为“样品进-结果出”的全流程耗时，而非仅信号响应时间，通量需求需匹配应用场景（如疫情暴发时的高通量筛查）。可用性测试需邀请非专业人员参与，评估操作步骤的简洁性、结果判读的直观性及错误提示的有效性。分层验证模型（缓冲液测试→加标基质→真实样品→多操作者测试→现场试验→参考方法比对→法规验证）为技术转化提供了标准化路径，透明报告样品数量、设备批次、环境条件及失败率有助于提升研究结果的可比性。
9. 9.
   设计挑战与技术局限
   便携式系统面临多重工程约束，灵敏度与便携性存在固有矛盾，高灵敏度常需复杂光学系统或温控模块，增加设备体积与功耗，因此需根据决策需求优化性能平衡。传感器制备的重现性是产业化的主要障碍，手工修饰的电极或纳米材料薄膜易导致批次差异，丝网印刷、卷对卷制造等规模化工艺需与识别化学兼容。生物污染与传感器漂移限制长期监测应用，蛋白质吸附、微生物生长会阻塞识别位点，电极老化、试剂降解导致基线偏移，抗污染涂层、自清洁表面及漂移校正算法是缓解策略。电源供应与设备耐用性影响现场信任度，可穿戴设备需轻量化电池与能量收集技术，野外仪器需耐受粉尘、雨水及机械冲击。工作流集成不完整是常见问题，许多原型仍需外部离心、移液等操作，真正的便携性需实现全封闭“样品进-结果出”操作，卡盒化设计整合样品处理、试剂存储与废液收集是关键。成本、可制造性与市场接受度需统筹考虑，总成本应包括设备、耗材、培训及维护费用，学术创新需与用户支付能力匹配。标准化与法规审批因应用领域而异，临床诊断需符合灵敏度、特异性及质量体系要求，环境监测需实现与标准方法的溯源性对接，透明报告性能数据与局限性是获得监管认可的基础。
10. 10.
    学术研究与原型转化的鸿沟
    学术原型与工业产品之间存在显著差距，前者侧重新颖性与检测限，后者要求可制造性、稳定性及用户独立性。从实验室原型到场就绪产品需转变设计优先级，现场环境的不确定性（温湿度波动、用户操作差异）要求设备具备容错能力，而非仅优化理想条件下的性能。概念验证与实际可靠性存在差异，原型常基于少量加标样品测试，而工业产品需验证真实样品中的假阳性/假阴性率及长期存储稳定性。样品前处理是缺失的关键环节，学术研究中繁琐的离心、萃取步骤在实际场景中不可行，集成化前处理模块是商业化的核心。批次重现性不足阻碍规模化生产，手工制备的识别元件导致校准曲线无法通用，需建立原材料质控、工艺参数监控及批次放行标准。试剂稳定性与货架期决定产品的流通可行性，热带地区的高温高湿环境对冻干保护剂、阻隔包装提出更高要求。生物污染与长期漂移在连续监测中尤为突出，可穿戴设备需解决汗液腐蚀与皮肤微生物附着问题，环境传感器需耐受长期浸泡与生物淤积。校准转移与设备间一致性是网络化应用的前提，智能手机摄像头的硬件差异需通过算法归一化，传感器阵列需定期校准以维持数据可比性。与标准实验室方法的比对是信任建立的基础，需明确便携式设备作为筛查工具还是确证工具的定位。用户中心设计与操作独立性影响市场采纳，非专业人员需无需培训的简易操作流程，结果输出需直接指导行动（如“阳性，需复检”）而非原始浓度值。制造可扩展性与成本控制需早期介入，昂贵纳米材料的替代方案、自动化组装工艺是降低生产成本的关键。硬件、软件与数据处理的集成构成完整的赛博物理系统，蓝牙连接稳定性、APP版本兼容性及数据安全措施缺一不可。数据质量与网络安全在互联时代至关重要，医疗数据的隐私保护、工业数据的防篡改机制需嵌入设计阶段。法规审批与标准化是市场准入门槛，提前与监管机构沟通预期用途、风险分析及验证方案可缩短审批周期。市场需求与商业模式决定可持续性，需评估产品是否解决实际痛点，收入模式（设备销售、耗材订阅、数据服务）需匹配应用场景。弥合鸿沟需跨学科团队协作，分阶段推进技术转化，从原理验证逐步过渡到规模化制造与市场应用。
11. 11.
    新兴趋势与未来展望
    下一代便携式传感系统将向智能化、互联化、可持续化发展。人工智能（Artificial Intelligence, AI）深度融入信号处理、模式识别、校准转移及决策支持，通过解释弱信号、分类复杂光谱、适应不同设备批次提升系统可靠性，但需防范过拟合风险，确保算法的可解释性与不确定性量化。数字孪生与实时监测网络将传感器数据接入动态模型，在医疗领域支持慢性病管理，在农业领域优化灌溉与病虫害防控，在工业领域实现预测性维护，其价值依赖于传感器输入的质量与连续性。多路复用与多模态检测通过同时分析多个靶标（如疾病生物标志物组合）或融合多种换能技术（如电化学-光学联用），提升决策信息的全面性，但需避免不必要的复杂性，聚焦与决策直接相关的靶标组合。自供电与能量收集技术（如摩擦纳米发电机、生物燃料电池）支持长期植入式或可穿戴设备的能源自给，需解决能量波动下的信号稳定性问题。可持续一次性材料研发聚焦生物降解基底、低毒纳米材料及模块化设计，平衡分析性能与环境友好性。全集成“样品进-结果出”系统仍是核心目标，封闭卡盒整合样品裂解、核酸提取、扩增与检测，减少用户操作步骤与污染风险。边缘计算实现本地数据处理，降低对云端的依赖，提升响应速度与数据隐私保护，需同步发展轻量化算法与固件安全更新机制。未来研究需以应用场景为导向，早期开展真实基质验证与用户可用性测试，推动标准化报告（涵盖样品类型、操作步骤、稳定性数据），促进跨学科合作（化学家、工程师、临床医生、制造商），最终构建分布式传感与集中式实验室互补的分析生态，在医疗、农业、环境、食品安全等领域实现可靠、可及的决策支持。
12. 12.
    结论
    便携式传感系统推动了生物与化学分析从中心实验室向决策现场的范式转移，其价值在即时决策、分布式采样及连续监测场景中尤为突出。该系统并非替代传统实验室方法，而是与之形成互补：便携式设备负责初筛、预警与即时行动，实验室提供确证、溯源与深度分析，二者共同构建分层分析体系。本文强调系统级视角的重要性，识别元件与换能器仅是系统的一部分，样品处理、试剂存储、校准、用户交互、数据安全及法规合规共同决定现场性能。未来发展的核心是全集成“样品进-结果出”系统，融合稳健的化学识别、可靠的硬件设计、智能的数据算法及用户中心的工作流。人工智能、多模态传感、自供电技术及可持续材料将驱动技术进步，但所有创新需经真实场景验证。短期应聚焦现有平台的鲁棒性提升（如抗污染涂层、稳定试剂、校准转移模型），长期需实现低成本、高可靠性的网络化传感系统。通过标准化报告、跨学科协作及早期用户参与，便携式传感系统有望成为医疗健康、精准农业、环境监测等领域的核心工具，最终实现“在需要的地方、需要的时间提供可信分析信息”的目标。