综述：基于SERS的细菌检测从纳米材料到集成临床平台

《Biosensors》：A Review of SERS-Based Bacterial Detection from Nanomaterials to Integrated Clinical Platforms

　　

致病性细菌感染仍然是一个持续性的全球公共卫生危机。然而，传统的临床检测方法——如基于培养的检测和聚合酶链反应（PCR）——通常耗时且费力，并且对低丰度病原体缺乏足够的灵敏度，阻碍了快速即时诊断。凭借无标记、超灵敏的分子指纹技术，表面增强拉曼散射（SERS）已成为快速病原体鉴定的有力工具。本综述总结了基于SERS的细菌检测从基础纳米材料到集成临床诊断平台的演变。文章探讨了四个核心维度：胶体探针的功能集成和富集策略；固体基底的结构设计和多面捕获机制；微流控系统在实现自动化“样本到答案”架构中的协同优势；以及基于SERS的侧流层析（LFA）在稳健的即时检测（POCT）中的转化潜力。本综述揭示了研究从最大化电磁增强转向克服临床样本中的基质效应并确保稳健性的转变。与微流控、LFA和人工智能协同，SERS技术正在弥合实验室到临床的差距，为下一代分散式、高精度诊断提供路线图。

1. Introduction
引言部分指出，表面增强拉曼散射（SERS）通过利用等离激元纳米结构实现高达10⁶至10⁸的增强因子，能够在单分子水平上识别分析物，广泛应用于药物发现、食品安全和环境监测。致病性细菌感染持续构成全球公共卫生危机，传统检测方法如培养、聚合酶链反应（PCR）和荧光生物测定存在周期长、样品制备复杂及多重检测能力有限等问题。SERS作为一种快速、低成本、无标记的病原体鉴定方法，通过窄光谱带宽和高分子特异性提供“指纹”信息，可实现细菌区分、生物标志物检测及单细胞分析。自1998年Efrima和Bronk首次报道大肠杆菌的SERS光谱以来，该技术已发展为临床现场诊断的成熟平台。本综述围绕基于SERS的病原体检测的工作流程和平台演化展开，区别于以往按技术类别分类的综述，重点讨论胶体探针、固体基底、微流控装置和侧流层析（LFA）试纸条如何共同解决临床细菌诊断中的主要转化瓶颈，包括信号生成、可重复性、样品预处理、现场部署能力和光谱解释。最后，文章讨论了SERS与便携式读卡器集成用于即时诊断（POCT）的前景、人工智能辅助诊断的潜力以及从实验室到临床的转化。

2. Colloidal Probe-Based Bacterial Detection
2.1. Overview of Colloidal Carriers
在SERS细菌检测技术发展的早期“前系统”阶段，胶体载体作为自由漂浮的纳米颗粒（NPs）构成主要传感单元，其性能由三部分架构决定：贵金属等离激元核心提供电磁增强；拉曼报告分子（如5,5′-二硫代双(2-硝基苯甲酸)(DTNB)、4-巯基苯甲酸(4-MBA)）产生独特分子指纹；生物识别层（如抗体或适配体）实现特异性病原体捕获。金（Au）和银（Ag）纳米材料因光学性能优异而被广泛使用，但Ag NPs虽增强更强，却更易氧化。纳米颗粒形状从简单球体到复杂星形结构，具有尖锐几何特征的纳米星和尖刺金纳米壳可产生高密度“热点”，提升菌株识别灵敏度。然而，高灵敏度与批次间均匀性之间存在权衡，复杂形态常损害颗粒均一性和大规模可重复性。近年来，研究转向可重复合成的具有明确几何形状的纳米结构，并通过引入磁性组分（如Fe）实现复杂样品基质中的细菌富集，以及结合非贵金属材料如过渡金属氧化物（如TiO₂）、半导体、硫化物、MXenes和金属有机框架（MOFs）实现额外增强和多功能性。

2.2. Functional Integration and Process-Oriented SERS Probe
胶体SERS探针从被动信号生成发展为多功能集成诊断平台，现代探针可作为治疗诊断纳米平台，协调从靶标识别、富集、传感到治疗性病原体灭活的完整工作流程。

2.2.1. Integrated Targeting and Inactivation Platforms
多种SERS平台被设计用于同时实现SERS检测、靶标识别和原位病原体灭活。例如，Huang等人开发了多功能Au纳米桥连纳米间隙颗粒（Au NNPs），结合伴刀豆球蛋白A修饰的磁性纳米颗粒特异性捕获金黄色葡萄球菌，核壳纳米间隙结构物理限制报告分子防止泄漏，确保稳定基线信号，协同实现互补定量（SERS和电感耦合等离子体质谱，ICP-MS）且检测限（LOD）为11 CFU/mL，并实现局部光热杀菌。Zhou等人构建了MoS₂@Au纳米星（MoS₂@Au NSs）纳米片，靶向细菌细胞包膜，采用DTNB和4-MBA的比率编码策略减轻基质干扰，变异系数（CV）为1.57%，单细胞水平检测（1 cell/mL），光热转换效率43.41%，实现100%游离细菌灭活和99%生物膜消除。Xiao等人引入共冷冻法，在8分钟内将靶向适配体和拉曼报告分子组装到金纳米颗粒上，结合WGA修饰的磁性纳米颗粒，快速灵敏检测大肠杆菌O157:H7和结核分枝杆菌DNA。

2.2.2. Efficient Enrichment and Pre-Concentration Strategies
为在大量临床样品中检测稀有细菌，研究者整合了磁响应和拓扑捕获。Wang等人构建了仿生协同热点工程策略，将等离激元纳米颗粒负载到分支树枝状介孔二氧化硅纳米颗粒（DMSNs）上，结合磁性Fe₃O₄@Au富集模块，最大化热点密度，对小鼠血液中金黄色葡萄球菌的LOD为7 CFU/mL。Kim等人开发了无培养SERS适配体传感器用于尿路感染（UTI）诊断，使用Au纳米颗粒嵌入磁珠（MB-Au NPs）进行细菌富集，通过“信号关闭到信号开启”机制，在21份临床样品中6小时内实现100%灵敏度。Liu等人利用花状2D BP@MoS₂杂化体创建高表面积“微陷阱”，无标记富集大肠杆菌，并整合光热和光催化性能实现8分钟内99.66%的杀菌率。

2.2.3. Specialized Detection: DNA, Phages and Metabolites
Yang等人开发了三维DNA walker，在Au修饰的磁性纳米颗粒（Au MNPs）上，通过靶标触发链置换反应和内切酶介导的循环运动，为SERS标签产生大量结合位点，对鼠伤寒沙门氏菌的LOD为4 CFU/mL。Bi等人利用M13噬菌体作为多功能生物支架，驱使Au@Ag核壳纳米棒（Au@Ag NRs）自组装产生高密度电磁热点，同时pIII衣壳对大肠杆菌F-菌毛的特异性实现LOD 0.5 CFU/mL和90%杀菌效率。Chen等人引入“SERSome”方法，结合等离激元胶体、卷积神经网络（CNN）和激光解吸/电离质谱（LDI-MS）交叉验证SERS峰与细胞内代谢物，对8种细菌的分类准确率达90.44%。

2.3. Advantages and Limitations of Colloidal SERS Probes
胶体SERS探针在流体环境中动态与病原体相互作用，提高碰撞率，工程化纳米结构提供强电磁增强和单细胞灵敏度，可整合磁富集和光热治疗。但存在悬浮液不稳定性（盐浓度、pH波动导致不可控聚集）、Ag NPs易氧化、缺乏刚性界面导致热点分布随机等限制，影响可重复性。批次间均匀性和信号噪声也是临床转化中的关键问题，需标准化合成、质量控制、内标和噪声管理策略（如扩频SERS（ss-SERS）、粗糙化光纤端面、混合SERS基底等）。

3. Solid Substrate-Based Bacterial Detection
3.1. Substrate Evolution and Design Principles
SERS基底从随机胶体聚集体发展为高度有序阵列和功能化表面。核心设计原则是通过精确控制形态和材料组成产生高密度“热点”，探索了单金属、多金属、半导体、二维材料和复合纳米结构。基底架构显著影响光谱特征，需标准化设计。

3.2. Classification by Capture Mechanism
3.2.1. Passive Capture
被动捕获将含靶标溶液直接施加到SERS活性基底上，直接测量其特征SERS光谱。Das等人利用金属辅助化学刻蚀（MACE）制备银纳米颗粒沉积在硅纳米线（Si NWs）上的SERS芯片，高纵横比结构提供大表面积和密集3D热点，对细菌的LOD达100 CFU/mL，结合Siamese神经网络，20分钟内分类12种细菌并区分耐药菌株。近期，被动捕获拓展至气相诊断，通过检测细菌挥发性有机化合物（VOCs）和气体代谢物实现无培养鉴定，如Kelly等人利用疏水金纳米颗粒基底被动捕获吲哚气体，区分铜绿假单胞菌和大肠杆菌；Li等人设计基于Au/TiO₂的SERS基底，利用界面驱动疏水相互作用快速富集高挥发性代谢物，实现高光谱重现性和低检测限。

3.2.2. Physical Field-Assisted Enrichment
物理捕获策略利用主动操纵（如微流控离散化、静电、磁、电化学力）将细菌输送并浓缩到SERS活性表面。Hendricks-Leukes等人提出双方法EC-SERS方法，通过定制电压阶梯协议与聚电解质包裹银纳米颗粒协同，促进结核分枝杆菌（MTB）蜡质细胞壁的不可逆吸附，实现未处理痰液和尿液中的高毒力TB区分检测。数字SERS芯片采用倒金字塔微腔阵列，将细菌悬浮液分区到数千个皮升（pL）腔中，结合多层金纳米颗粒基底（增强因子约1.1×10⁸），4小时内完成无标记定量，通过泊松数字计数减轻模拟信号波动。光学场捕获（光等离子体镊子）作为未来方向，利用周期性纳米结构产生的电磁梯度将单个细菌锁定在热点中，虽设备复杂，但具有非接触、无标记单细胞操纵的潜力。

3.2.3. Chemical Affinity-Based Capture
化学捕获策略通过功能化固体基底与特定配体（如硼酸、抗生素、DNA序列）实现靶标富集和精确定位。Gao等人开发了万古霉素修饰的夹心架构，识别革兰氏阳性菌肽聚糖，基底用4-巯基苯硼酸（4-MPBA）作为化学捕获剂，Au@PB@Van SERS标签中的普鲁士蓝（PB）提供拉曼静默区可区分信号，并使用4-巯基苯甲腈作为内标进行比率型检测，对血液中金黄色葡萄球菌具有高灵敏度和光热治疗潜力。Lee等人开发了EC-SERS方法，在纳米柱上构建有机金属热点，通过靶序列与硫醇化捕获DNA杂交，施加氧化还原电位触发金离子原位沉积，将靶分子捕获在动态热点内，增强2000倍，LOD达0.035 nM，可区分人全血中细菌DNA。

3.2.4. Structure-Assisted Capture
利用基底物理架构机械增强病原体保留和信号获取。通过静电纺丝制备柔性多层聚偏氟乙烯（PVDF）纳米纤维，原位生长Au或Ag纳米颗粒，形成3D网状结构物理包围细菌，确保与细胞壁的直接局部表面等离激元共振（LSPR）接触，对福美双的LOD为0.1 nM，并产生多种细菌的稳健SERS信号。Wang等人开发了3D多孔Ag NPs@PDMS海绵，通过“模具转移-表面嵌入”法制备，内部孔隙提供高表面积捕获微生物并保护Ag NPs，对大肠杆菌的LOD为1 CFU/mL，结合主成分分析-支持向量分类（PCA-SVC）机器学习，对6种微生物的识别准确率达92.17%。

3.3. Advantages and Limitations SERS Substrates
固体基底具有高重现性和信号稳定性，因固定纳米结构消除随机聚集和“信号跳跃”，但捕获效率低，微米级细菌与二维界面相互作用受扩散限制，需延长孵育或外部驱动力。化学亲和捕获选择性高但成本高、化学不稳定；物理富集成本低但易非特异性捕获生物碎片。从实验室到工业制造面临挑战，需实现大面积高密度均匀热点分布以确保批次间可靠性。

4. Microfluidic Chip-Based Bacterial Detection
4.1. System Integration
微流控作为功能性界面，处理复杂临床基质，通过整合SERS活性基质（注入胶体悬浮液或固定固体基底）实现预处理流程（提取、过滤、预浓缩）的自动化，结合通道芯片或微流控纸基分析装置（μPADs）确保系统集成。通过精确操纵流体动力学控制颗粒聚集和优化热点形成，获得高重现性SERS响应，适用于最小样品体积的高灵敏度分析，支持实时病原体识别和物种区分。

4.2. Advanced Architectures for “Sample-to-Answer”
4.2.1. On-Chip Pretreatment
片上预处理模块消除离心和培养步骤。Chen和Tseng的3D-ACEK/SERS系统利用交流电渗流（AC-EO）和介电泳（DEP）从未处理全血中选择性浓缩细菌，实现1000倍浓缩和3 CFU/mL的LOD。Witkowska和Kamińska团队构建了磁微流控传感器，利用双功能银包覆磁性纳米颗粒（Fe₂O₃@Ag NPs）吸附细菌表面，进行片上磁分离并形成“篮状”热点结构，45秒内实现物种级区分（82-91%准确率）和10³ CFU/mL的LOD。Liu等人开发了声流控裂解增强SERS平台，通过扭振光纤尖端在毛细管内产生高强度涡流，机械破裂细菌膜暴露细胞内组分，结合一维残差神经网络（1D ResNet），在临床咽拭子中实现98.9%分类准确率，无需培养。

4.2.2. Dynamic Target Capture and On-Site Concentration
Park和Choo开发了无裂解声流控SERS平台，利用压电换能器产生驻波，将标记大肠杆菌聚焦于中心节点，推动未结合纳米标签至通道壁，实现无洗涤LOD 1.75×10⁵ CFU/mL。Dong和Wang团队开发了含钛酸钡微球阵列（BTMA）的SERS微流控芯片，利用光子纳米射流（PNJ）效应产生多焦点阵列，结合磁和超声力均匀收集细菌，对全血中铜绿假单胞菌的LOD为5 cells/mL，相对标准偏差（RSD）约4.84%。

4.2.3. Spatiotemporal Metabolic Profiling in Confined Space
微流控液滴提供隔离的纳升级反应器，减少交叉污染。Huang团队开发了气液微流控集成SERS系统（ALM-SERS），通过“顺序分子吸附”将液滴依次输送至八个微孔，基于亲和力分离嘌呤，生成“分子指纹图”，结合支持向量机（SVM）以100%准确率区分同一菌种不同抗生素耐药性菌株。微滴传感器通过T型接头高通量生成液滴，利用100个液滴的集合平均减少热点波动，提高重现性六倍（RSD≈2.73%），使用固定在核壳Au纳米颗粒上的PBP2a适配体，在临床血样中实现LOD 2.2×10⁴ CFU/mL。

4.3. Synergistic Advantages and Translation Obstacles
SERS与微流控的集成实现了自动化混合、捕获和检测，缩短分析时间和样品体积，提升性能。但临床转化面临“芯片简单、系统复杂”的障碍，依赖大型外围设备（如注射泵）限制便携性。连续流系统受记忆效应、泰勒分散和表面吸附影响灵敏度和信号一致性，液滴平台增加操作复杂性。需简化驱动机制、集成样品预处理并在原始临床标本中验证性能。

5. Lateral Flow Assay-Based Bacterial Detection
5.1. SERS-LFA: Advancing Robust POCT
侧流层析（LFA）作为用户友好的纸基分析工具，可在30分钟内实现复杂基质中的快速定量，但传统比色LFA对早期感染灵敏度不足。SERS-LFA通过信号增强克服这一瓶颈，即使测试线无色也能实现准确检测，配合便携式拉曼读卡器，适用于病毒、细菌和遗传标记检测，为临床细菌即时检测（POCT）提供了设备轻便、易用、可现场部署的方案。

5.2. Structure and Mechanism
SERS-LFA通常采用双模式信号转导策略，结合比色可视性和拉曼定量能力。SERS纳米标签（金或银纳米颗粒功能化拉曼报告分子和识别元件）在测试线上积累实现比色检测，同时密集纳米颗粒在激光激发下产生电磁“热点”放大报告分子振动指纹，实现超灵敏定量。

5.2.1. Structural Engineering for Enhanced Mobility and Encoding
Wang等人提出“纳米贴纸”概念，将柔性Ag卫星嫁接到氧化石墨烯（GO）纳米片上，使标签能够“包裹”大细菌，改善流动性和免疫复合物粘附，LOD达9 cells/mL。Shen等人利用MoS₂纳米片上的层层自组装，通过聚乙烯亚胺（PEI）调控内部纳米间隙，实现高信号重现性和SERS编码策略，在16分钟内同时检测三种病原体。

5.2.2. Multimodal “Trinity” Nanozymes for Cross-Verification
Zhi等人设计了多金属内纳米间隙纳米酶（Au@Au@Ag/Pt），将拉曼报告分子嵌入保护性内间隙，实现比色-催化-SERS三读模式，灵敏度比传统LFA提高200倍。Lin等人构建了在硫化铜（CuS）纳米盘上生长位点选择性Au纳米星的异质结构，光照射下产生热电子，集成SERS检测与光热治疗，实现对复杂唾液中肺炎链球菌和肺炎克雷伯菌的快速鉴定，无需预处理。

5.2.3. Recognition-Element Engineering for Clinical Robustness
Shen等人开发了SiO₂@Au SERS标签的免疫层析检测，对肺炎链球菌的LOD为46 cells/mL。Wu等人制备了Au纳米花-PMBA“纳米蟹”，利用尖锐分支产生高密度热点，结合可视化、拉曼和光热切换检测模式，45分钟内实现临床尿液中大肠杆菌的高精度识别，无需昂贵生物配体。Gao等人基于4-MPBA的化学亲和平台成功捕获全血中细菌，并利用普鲁士蓝实现光热消除。

5.3. Clinical Feasibility and Community Relevance
SERS-LFA的临床转化依赖操作稳健性和社会经济可及性。社区医疗层面，可行性由诊断准确性、重现性、易用性和成本效益决定，而非仅LOD。尽管纸基矩阵稳定了等离激元标签，但膜横向流动不均匀性和纸基质驱动的变异仍不可忽视。便携式拉曼读卡器成本可能对小型诊所构成障碍，且其光谱分辨率、信噪比和波长稳定性低于台式仪器。目前大多数SERS细菌检测仍处于概念验证或小规模临床验证阶段，大规模多中心临床试验和监管批准的SERS诊断试剂盒有限。未来应转向可制造基底、稳定货架寿命、自动化预处理、校准便携式读卡器、标准化光谱数据库和临床相关样本的外部验证。

5.4. Comparison of Integration Strategies: Depth vs. Breadth
微流控SERS和SERS-LFA体现了可控性与简单性之间的权衡。微流控为主动环境，可精确调节流体动力学优化热点形成，适用于败血症等需高精度场景；SERS-LFA基于被动毛细力，消除机械泵故障点。未来SERS诊断将沿两条路径发展：LFA用于现场快速分诊，微流控SERS用于深入抗生素敏感性测试（AST）或复杂共感染分析。建议除LOD外，使用六项关键性能指标评估平台：LOD与特异性、总检测时间、每次测试成本、操作复杂度、基质耐受性（临床基质回收率）和批次间重现性，并根据诊断场景加权。

6. Conclusions and Future Perspectives
总而言之，SERS细菌检测领域已从基础光学标签转向复杂的过程导向纳米平台。本综述强调了该领域向解决诊断工作流程中实际障碍的定向运动，而非早期仅关注通过胶体几何最大化电磁增强。从自由漂浮胶体到工程化固体基底，再到与微流控和LFA的协同，反映了临床需求的层级。然而，广泛临床采用面临超越分析灵敏度的挑战：复杂临床基质通过竞争吸附掩盖SERS指纹；存在“操作稳健性缺口”；“芯片简单、系统复杂”困境阻碍便携性。未来应聚焦于长期稳定性、成本效益和批次间可靠性。将微器件与便携式拉曼光谱仪集成至关重要，嵌入机器学习（ML）和深度学习（DL）将自动化数据处理和物种识别，卷积神经网络（CNN）模型已在15分钟内实现99.7%病原体识别准确率。但ML辅助SERS临床使用不仅需要高分类准确率，还需强调可解释模型设计、标准化光谱预处理、共享标注数据集、校准转移以及跨仪器、实验室和临床基质的外部验证。