《Microchemical Journal》：Programmable biosensors for precision leukaemia diagnostics: engineering the future of hematologic oncology
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本综述系统回顾了白血病生物传感器从1960年代电化学起源到当今纳米技术、微流控与人工智能融合的演进历程，重点阐述了可编程生物传感器通过适配体、纳米材料与AI算法突破传统检测局限，实现白血病标志物（如BCR-ABL、microRNA、外泌体）的超灵敏检测与精准诊疗，为血液肿瘤诊断领域提供革新性解决方案。
引言
白血病作为十大致命癌症之一，其早期精准诊断是改善预后的关键。传统检测方法如骨髓活检、流式细胞术和PCR虽具临床价值，但存在侵入性强、耗时长、灵敏度不足等局限。生物传感器技术通过整合生物识别元件与信号转换系统，为白血病诊断提供了快速、高灵敏度的替代方案。
白血病生物标志物的演进
白血病特异性生物标志物的发现是传感器发展的核心驱动力。从早期的BCR-ABL融合基因、CD标记物（如CD19/CD33），到近年发现的循环microRNA（如miR-155、miR-181a）和外泌体蛋白，标志物体系的完善为传感器设计提供了丰富靶点。例如，血清乳酸脱氢酶（LDH）和胸苷激酶1（TK1）的动态变化可反映肿瘤负荷与治疗反应，而长链非编码RNA（如HOTAIR、MALAT1）和自身抗体（如抗核抗体）的异常表达与白血病预后显著相关。
纳米材料与信号放大策略
纳米材料（如金纳米颗粒、石墨烯、碳纳米管）通过高比表面积增强生物分子固定效率，并实现信号放大与设备微型化。例如，基于适配体的磁珠捕获联合杂交链式反应（HCR）可将外泌体检测限提升至飞摩尔级别，较传统ELISA灵敏度提高100倍。DNA行走机器与滚环扩增（RCA）技术进一步实现了多重标志物的同步检测。
人工智能与临床整合
机器学习算法通过解析复杂传感器数据，辅助疾病分型、疗效预测及耐药机制挖掘。例如，AI驱动的分子设计可优化适配体序列，实现4天内对新兴标志物的检测程序重构。微流控芯片与智能手机平台的结合，使床旁检测（POCT）在30分钟内完成全血样本分析成为可能。
临床转化挑战与前景
可编程生物传感器需通过FDA/IVDR等法规审批，并解决批量生产的稳定性问题。未来方向包括开发靶向动态标志物的自适应传感器、融合穿戴设备实现实时监测，以及通过多组学数据构建白血病诊疗数字孪生模型。这些创新将推动血液肿瘤诊疗向非侵入、个体化方向跨越式发展。
