针对代谢通路复杂及疾病相关因素，下一代健康管理需要可穿戴、微创且可定制的方法，以连续监测多种生理相关生物标志物。现有数据驱动分析策略难以在真实生活场景中提供定量和预测性健康评估。本文报道了一种电子多路复用微针生物传感器贴片（eMPatch），可实时、微创地监测组织间液（ISF）中的关键代谢标志物，包括葡萄糖、尿酸、胆固醇、钠、钾和p...
由细菌和病毒病原体引起的传染病仍是全球重大威胁，尤其在诊断资源有限地区。传统光学方法耗时长、易受操作误差影响，并需要复杂仪器。比色生物传感器可将生物识别过程转化为肉眼可见的颜色变化，从而实现简单、低成本的即时检测。人工智能（AI）通过学习、训练和模式识别增强决策能力。机器学习（ML）和深度学习（DL）可提高诊断准确性，但它们不能自主...
食源性病原体仍是全球重大公共卫生问题，亟需快速、可及的检测技术。传统培养法和聚合酶链反应准确但耗时，不适合现场检测。本研究提出一种便携式、智能手机辅助的双模生物传感器，将比色成像与光热散斑成像相结合，用于提高侧流层析试纸条（LFA）检测沙门氏菌的灵敏度。原型装置采用低成本组件（约500美元），以树莓派控制照明、图像采集和基于机器学习...
草酸水平升高与肾结石形成风险增加相关，并可导致肾衰竭；血液中高浓度草酸还与心血管疾病有关，因此需要经济、快速地检测和定量草酸。氧化铜纳米粒子（CuO NPs）因本征颜色变化、成本低和易合成而成为比色纳米传感器。本文以对乙酰氨基酚为介导剂，通过新方法合成 CuO NPs，并用多种光谱和形貌技术表征。紫外-可见光谱在 225 nm 的表...
等离激元生物传感器，尤其是表面等离子共振（SPR）和表面增强拉曼光谱（SERS），因可实现实时、无标记生化检测而受到关注。然而，由于等离激元与不同生物分子相互作用复杂，最大化灵敏度和选择性仍是挑战。本文提出 SERA，一种人工智能驱动框架，将机器学习算法与实验 SERS 数据结合，用于等离激元传感性能的预测建模和优化。模型在来自多种...
转录因子（TFs）通过结合特定信号分子（SMs）启动转录，但设计能精确识别非天然信号分子的 TFs 仍具挑战。本研究以转录激活因子 BmoR 为例，建立基于随机森林的机器学习模型 BT，用于预测决定信号分子正交性的三个关键残基区（CRRs）。作者利用 Discovery Studio 对 5700 个 BmoR 突变体与四种醇类信号...
非ST段抬高急性冠脉综合征（NSTE-ACS）传统上依赖心电图和连续血液生物标志物检测进行诊断。本研究评估一种无创、无采血、无电极的腕戴式红外光谱光度生物传感器（Infrasensor），用于 NSTE-ACS 的早期识别与分诊。该研究为前瞻性、多中心研究，在两国 13 个中心共纳入 595 名疑似 NSTE-ACS 患者，并按地理...
抗微生物耐药(AMR)是全球健康的重大威胁，削弱现代医学疗效并危及卫生系统。快速、精准、可扩展地识别耐药决定因子对遏制和药物管理至关重要，但现有监测技术受时间、成本和可及性限制。生物传感器技术与人工智能(AI)的进展为去中心化、智能化AMR监测提供了新途径。本综述整合了电化学、光学、压电、纸基和纳米材料生物传感器平台的最新进展，及其...
植物与作物监测中的传感器可通过采集环境条件、土壤水分、温度、光照和养分等数据提高农业效率。传统无线传感器网络（WSN）虽能实时获取信息，但大规模部署成本高、节点密度低。本文提出一种新型“植物到机器”接口，将植物本身作为生物传感器和主要数据源，通过电学阻抗谱（EIS）直接监测植物生理参数及其与环境刺激的相互作用，从而减少对密集传感器网...
癌症是全球主要死因，传统活检、影像和实验室标志物检测存在侵入性、成本高和结果延迟等局限。本研究旨在整合基因表达谱、物联网（IoT）生物传感器和机器学习（ML），提升癌症生物标志物检测、分类与监测能力。研究从GEO数据库获取285例癌症患者、57736个基因的RNA-seq数据，经ComBat批次校正、PCA降维和Shannon熵特征...
肝吸虫病是由致癌性肝吸虫华支睾吸虫（Opisthorchis viverrini, OV）引起的主要食源性寄生虫人畜共患病，准确分类 OV 感染对及时干预和公共卫生管理至关重要。本研究提出一种基于电化学免疫传感器峰电流数据和患者特征的可信机器学习分类模型，使非专业人员也能直观判断感染状态。这是首次将机器学习算法与电化学生物传感器数据...
糖尿病肾病（DKD）是全球慢性肾病的主要原因，但现有诊断主要依赖尿白蛋白、估算肾小球滤过率等间接指标或侵入性肾活检，难以区分DKD与其他肾小球疾病。本研究评估尿液挥发性有机化合物（VOC）谱结合机器学习用于DKD无创分类的可行性。研究纳入127名受试者，分为健康对照、2型糖尿病无肾病、活检确诊DKD和原发性肾病综合征四组。尿液样本采...
帕金森病、阿尔茨海默病和重度抑郁症等神经退行性疾病的准确及时诊断，依赖于对脑脊液等复杂生物液中真实神经递质信号动态的实时监测与精确解析。神经递质动态受其种类和浓度共同决定。现有生物传感器在灵敏度和选择性方面存在明显局限，难以可靠实现神经递质的检测与定量；尽管纳米材料和生物酶可用于修饰传感界面，但信号卷积、电极污染和神经递质间串扰仍长...
本文提出一种基于氮化镓（GaN）的二维光子晶体（2D PC）生物传感器，用于白癜风（vitiligo）和皮肤松弛症（cutis laxa）等皮肤疾病相关分析物的检测。传感器采用 GaN 作为基底/光子晶体材料，利用缺陷区形成传感区，通过 1550 nm 入射光在缺陷共振模式下的透射峰波长漂移实现折射率检测。作者使用 Opti FDT...
皮肤癌是全球常见且危及生命的恶性肿瘤，早期检测对提高治疗成功率至关重要。本文提出一种基于石墨烯、银（Ag）和二氧化硅（SiO2）的多层表面等离子共振（SPR）生物传感器设计，用于皮肤癌生物标志物的早期识别。该结构采用金属-绝缘体-金属（MIM）构型，其中 Ag 提供强等离子体响应，SiO2 作为介电隔离层，石墨烯作为可调纳米材料层，...
Rett综合征（RTT）症状广泛，疾病进展中的症状变化难以捕捉。可穿戴传感器为神经发育障碍的疾病状态监测提供无创、客观手段。本研究按PRISMA标准系统检索4个数据库，无时间限制，获得226条记录；去重后筛选184条，排除147条，37条进入全文评估，最终纳入12篇。样本量7–47例，年龄1–41岁。研究使用多种可穿戴生物传感器，E...
环境污染已成为全球公共健康的重要风险。秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegans, C. elegans）因体型小、透明、遗传背景清晰、生命周期短、易于培养，已成为环境毒性研究的理想模式生物。本文综述了 C. elegans 作为环境生物传感器的生理基础，包括其消化、生殖、内分泌、感觉和神经肌肉系统对污染物的整体响应...
本研究提出一种五层表面等离子共振（SPR）生物传感器结构，由 BK7 玻璃基底、银等离子体薄膜、单层石墨烯、黑磷介质层和分析物区域组成，面向低折射率介质的高精度检测。石墨烯-黑磷异质结协同利用石墨烯极高比表面积与黑磷各向异性光学响应，在传感界面形成显著电磁场限制。检测过程主要依赖角度 SPR 峰的出现，并通过优化银层厚度、石墨烯厚度...
食源性病原菌仍是重大公共卫生问题，亟需快速、灵敏、可靠的检测方法。传统生物传感器虽有效，但常受复杂样品基质、信号解释困难和现场适用性限制。将人工智能（AI）整合到生物传感平台中，为应对这些挑战提供了变革性途径。本综述系统评述了AI辅助生物传感器在肉类、乳制品、新鲜农产品和即食食品等样品中检测食源性病原菌的最新进展，重点讨论机器学习与...
计算工具尤其是机器学习、深度学习和基于结构的建模正在改变适配体研究，通过加速适配体发现并提升生物传感器开发。本综述系统总结了预测算法在模拟适配体-靶标相互作用、指导序列的计算机优化以及简化实验室和即时诊断平台设计流程方面的进展。文章考察这些方法如何改善适配体传感器开发的关键环节，包括适配体筛选、传感表面固定、信号转导和分子架构设计，...