感谢关注 纳米分析化学 2024年08月18日 12:05 陕西
在生物传感器技术快速发展的领域中，提高分析性能指标的竞赛已成为研究人员和开发人员的核心关注点。在这些指标中，检测限（LOD）通常被视为生物传感器能力的主要指标。通常，较低的 LOD 被视为技术进步的标志，能够检测到越来越低浓度的分析物。这种将 LOD 细化到超低水平的强烈关注在生物传感器应用的各个领域都很明显，从环境监测到临床诊断。然而，这种对实现更低 LOD 的强调往往掩盖了生物传感器功能的其他关键方面，如可用性、成本效益，最重要的是在实际环境中的实际适用性。例如，在临床应用中，生物传感器在目标分析物的相关生物范围内运行的能力有时比检测远低于生理浓度的痕量水平更为关键。实验室成果与临床需求之间的这种差异引发了关于生物传感器研究当前方向的基本问题。学术文献中的普遍趋势是庆祝突破 LOD 界限的技术胜利。众多研究自豪地报告了新型材料、结构和转导原理，主要是因为它们能够降低 LOD。虽然这些进步无疑是重要的，但它们未必能为终端用户带来更好的结果。例如，能够检测皮摩尔浓度生物标志物的生物传感器无疑是一项令人印象深刻的技术成就。然而，如果生物标志物的临床相关性出现在纳摩尔范围内，这种敏感性就变得多余，使设备复杂化而不增加实际价值。此外，对更高灵敏度的追求往往以牺牲其他基本特征为代价，如检测范围、线性度和对样品基质效应的稳健性，这些对于实际应用至关重要。因此，需要在各种分析参数之间取得平衡。仅仅关注 LOD 和灵敏度可能导致需要复杂的样品制备或选择性损失，降低用户友好性并增加分析的总体成本和时间。虽然我们批判性地评估了生物传感器开发中对实现超低 LOD 的总体强调，但必须承认，在某些情况下，低 LOD 不仅有益而且至关重要。特别是在临床诊断中，许多生物标志物在健康状态下通常无法检测到，但在疾病过程的早期阶段以非常低的浓度出现。对于此类标志物，生物传感器检测微量的能力可能会改变游戏规则，有可能在出现更严重症状之前早期检测和诊断病情。这种能力可以通过启用早期干预策略显著改善患者预后。因此，低 LOD 的重要性不能一概而论；相反，它强调了仔细和慎重选择目标标志物的必要性。这些标志物的选择应取决于它们的临床相关性和出现的具体情况，确保生物传感器的灵敏度与早期疾病检测和管理的实际要求相一致。
文献中的许多综述探讨了 LOD 和不确定性测定在生物传感器开发中的重要性。这些工作阐明了从校准曲线和分析物的不确定性测量的确定程序。其他综述探讨了生物传感器的各种分析性能参数，并讨论了整体改进的许多方面。Prabowo 等人的一篇有趣的综述探讨了生物医学应用中生物传感器开发相关的挑战。他们深入了解了各种分析参数和生物标志物的选择。更重要的是，他们简要讨论了在生物传感器设计中考虑的临床标志物和截止值的相关性。鉴于这些考虑，本综述的目的是批判性地评估生物传感器研究和开发中对分析参数的强调。我们建议生物传感器界可能受益于转向平衡灵敏度与实际适用性的设计。通过不仅从分析增强的角度，而且从实际可用性和相关性的角度重新定义成功，生物传感器研究可以更有效地满足终端用户的需求。本文旨在探讨这种 LOD 悖论，突出较低的 LOD 并不等同于更好的性能或更大的效用的情况，并倡导在生物传感器开发中采用更全面的方法。
灵敏度：在生物传感器技术中，这是一个关键的性能特征，它定义了生物传感器相对于其基线信号测量分析物浓度最小可检测变化的能力。它量化了生物传感器对目标分析物浓度变化的响应程度，对于检测低水平物质能够导致早期诊断和干预的应用至关重要。生物传感器的灵敏度通常使用校准曲线的斜率来计算，该曲线代表分析物浓度与生物传感器响应之间的关系（图 1）。通过绘制传感器响应与已知分析物浓度的关系获得校准曲线。从数学上讲，灵敏度“S”可以表示为 S = ΔR/ΔC，其中ΔR 是生物传感器响应的变化，ΔC 是分析物浓度的变化。该曲线的斜率越陡峭，灵敏度越高，表明即使分析物浓度的微小变化也会导致生物传感器的显著变化。
动态范围和线性度: 生物传感器中的动态范围是指设备能够有效检测到的目标浓度在最小和最大信号之间的范围。此范围从检测限延伸到传感器饱和的点（图 2A）。然而，信号响应并非总是与浓度成正比，特别是在非常低或非常高的水平。因此，生物传感器专家经常讨论“线性动态范围”，特别是指曲线中信号响应呈线性的部分（图 2B）。传统的生物传感器在灵敏度和线性动态范围之间存在固有的权衡。高灵敏度通常意味着传感器在较低的分析物浓度下达到饱和，从而降低了线性动态范围。这是因为高灵敏度传感器即使在低分析物浓度下也能产生强信号，很快达到分析物浓度进一步增加但信号不成比例增加的点。因此，需要宽线性范围的应用可能不得不牺牲灵敏度。
空白限、检测限和定量限：检测限（LOD）由国际纯粹与应用化学联合会（IUPAC）定义为在所述测试条件下能够可靠检测（不一定定量）的物质的最小浓度。检测限通常由信号与空白测量值相差空白标准偏差（SD）的设定倍数的浓度来表示。例如，一个常见的标准是三倍标准偏差（3×SD），表示相对于背景噪声有统计学上显著的增加（图 3）。
特异性：在生物传感中，特异性是指系统利用与生物识别元件的高度选择性和强亲和力相互作用，在各种物质中识别并结合特定目标的能力。检测该目标的精度显著影响生物传感器的特异性和灵敏度。在复杂样品中，提高特异性可能涉及各种技术，以减少交叉反应并提高测定的准确性。生物传感器特异性的性能通常通过比较来自非互补（非目标）样品的响应信号与来自目标物质的响应信号来评估。高度特异性的生物传感器对于非目标样品产生的响应信号将接近零浓度条件下观察到的信号，最大限度地减少由于非特异性附着和其他干扰导致的假阳性和信号漂移（图 4）。
重现性: 生物传感中的重现性是指在不同的实例或用户之间测量结果的一致性，表明生物传感器在各种条件下的可靠性。它不同于重复性，重复性是指同一用户在相同条件下（如在同一天）进行测试时获得的精度（Naresh 和 Lee，2021）。为了评估重现性，对相同样本进行多次测量对于计算标准偏差（SD）至关重要（图 5 A - D）。这个过程有助于确定生物传感器的准确性和精度。
（A）显示出最佳的准确性和精度，重复测量产生具有低标准偏差的准确平均值。
（B）代表一种具有有效平均值但标准偏差高的情况，表明精度低。
（C）显示出高精度但低准确性，因为测量值彼此接近但远离真实值，在目标测量之前需要校准。
（D）描述了低准确性和低精度，突出了重现性和重复性差。
