Smart biosensing ecosystems: Integrating nanotechnology, chemometrics, and machine learning for precision analytical applications

食品、环境和生物基质的日益复杂，加剧了对快速、选择性且可在中心实验室之外部署的分析技术的需求，也暴露了传统色谱方法和单分析物生物传感方法的局限性。本综述引入了“智能生物传感生态系统”的概念，该框架将生物识别元件（酶、抗体、核酸、适配体、全细胞）、功能纳米材料以及电化学或光学换能器，与化学计量学预处理、基于机器学习的解析、物联网连接和云端决策支持整合为单一分析流程。在该框架内，本综述考察了智能生物传感器架构、生物识别机制、基于酶的催化传感、电化学与光学换能物理，并对石墨烯、MXenes、碳纳米管、量子点和金属基纳米材料在信号放大与多重检测方面进行了比较评估。文章进一步综述了用于模型开发与验证的化学计量学工具（PCA、PLS、LDA）和机器学习算法（SVM、随机森林、ANN、CNN、梯度提升、集成学习），以及应用于食品质量、环境和生物医学分析的可穿戴、多重和混合电化学–光学平台。文章批判性地讨论了持续存在的挑战，包括生物污损、批次间重现性、可规模化制造、法规转化、可解释人工智能和数据治理，这些是限制实验室到市场转化的障碍。综述得出结论：纳米技术、智能分析和互联基础设施的持续融合，有望将生物传感器从孤立的换能设备转变为自主、自校准和预测性分析生态系统，在精准食品、环境和生物医学监测方面具有巨大的转化潜力。