基于智能手机辅助磁性MOF-RPA-CRISPR平台的食物源性细菌现场多重检测

《Sensors and Actuators B: Chemical》:On-Site Multiplex Detection of Foodborne Bacteria Using a Smartphone-Assisted Magnetic MOF-RPA-CRISPR Platform

【字体: 时间:2026年05月07日 来源:Sensors and Actuators B: Chemical 7.7

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  全球食源性疾病负担的日益加重迫切需要开发用于现场筛查的快速、灵敏且多重检测技术。本研究提出了一种创新的智能手机辅助磁性MOF-RPA-CRISPR平台,用于同时检测四种主要的食源性病原体:鼠伤寒沙门氏菌(Salmonella Typhimurium)、金黄色葡

  
全球食源性疾病负担的日益加重迫切需要开发用于现场筛查的快速、灵敏且多重检测技术。本研究提出了一种创新的智能手机辅助磁性MOF-RPA-CRISPR平台,用于同时检测四种主要的食源性病原体:鼠伤寒沙门氏菌(Salmonella Typhimurium)、金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)、副溶血性弧菌(Vibrio parahaemolyticus)和单核细胞增生李斯特菌(Listeria monocytogenes)。该平台的独创性在于三个功能模块的一锅法集成工作流程:核壳结构的Fe?O?@UiO-66-NH?材料用于细菌富集,捕获效率超过90%;四重RPA-CRISPR/Cas12a检测实现特异性扩增与检测,灵敏度达到10 CFU/mL;以及智能视觉系统提供定量、客观的读数。当在牛奶、鸡肉和虾等加标食品样品中进行验证时,整个检测过程在60分钟内完成,无需专用设备,并表现出对基质干扰的高准确性和稳健性。这种集成方法为快速、现场的多种病原体监测提供了一个强大且用户友好的解决方案,显著提升了食品安全监管能力。
研究背景与意义
食源性疾病是全球范围内普遍存在的公共卫生挑战,约70%的病例由致病细菌引起,其中鼠伤寒沙门氏菌、金黄色葡萄球菌、副溶血性弧菌和单核细胞增生李斯特菌是引发动物产品及即食食品污染的主要病原体。传统的平板计数法和酶联免疫吸附试验(ELISA)虽然可靠,但存在耗时长(24?72小时)、灵敏度不足以及难以实现多重检测等局限,无法满足食品安全突发事件中对快速风险评估的需求。尽管PCR和ELISA可将时间缩短至2?4小时,但仍常需预增菌才能达到102CFU/mL的灵敏度。因此,开发能够在复杂食品基质中实现快速、灵敏、多重且无需大型仪器的现场检测技术成为当务之急。
主要关键技术方法
研究人员构建了一个集成了三大核心模块的智能检测平台。首先是样品前处理模块,利用核壳结构的Fe?O?@UiO?66?NH?磁性金属有机框架(MMOFs)实现细菌的快速磁分离与富集。其次是核酸识别与信号放大模块,设计了针对四种靶标病原体的多重重组酶聚合酶扩增(RPA)与CRISPR?Cas12a系统,利用Cas12a的附属切割活性产生荧光信号。最后是智能读取模块,结合智能手机成像与深度学习算法,对反应产生的荧光信号进行定量化分析与结果判读,从而实现无仪器依赖的现场检测。
研究结果
Fe?O?@UiO?66?NH?复合材料的表征
扫描电镜(SEM)和透射电镜(TEM)观察显示,合成的Fe?O?纳米颗粒呈近球形,平均直径为50?70?nm。Fe?O?@UiO?66?NH?复合材料表面粗糙且致密,UiO?66?NH?纳米晶体均匀沉积在磁性核上,证实了核壳结构的成功制备,为其高效的磁分离与富集功能提供了形态学基础。
讨论
全球食源性疾病的负担主要由特定致病细菌造成。本研究成功开发的集成平台结合了磁性MOF富集、多重RPA?CRISPR/Cas12a扩增以及智能手机辅助的智能读取,实现了对四种主要食源性病原体的同步检测。关键创新点在于将MMOF富集与RPA?CRISPR结合于可现场部署的形式,显著提高了前处理效率和检测特异性,并通过深度学习算法消除了肉眼判读的主观性。
结论
通过整合Fe?O?@UiO?66?NH?进行高效细菌捕获、CRISPR?Cas12a系统进行特异性核酸扩增与信号转导,以及基于智能手机的算法进行定量读取,该平台在60分钟内实现了快速富集、高特异性可视检测及客观的结果判读,为可现场部署的食品安全监测提供了有力工具。研究指出,目前的实验是基于人工加标的食品样品进行的。
CRediT作者贡献声明
Tianjiao Chen负责方法论与数据整理;Tangping Zhang负责调研;Xinmei Li与Xuexia Peng负责方法论与调研;Shuqing Zhou负责调研;Junwen Li负责概念化;Yutong Shao负责验证与方法论;ZhongWei Yang负责可视化、软件与方法论;Zishu Lan负责初稿撰写、方法论、调研与数据整理;Dong Yang负责审稿与编辑、初稿撰写及概念化;Min Jin负责监督与资金获取。
利益冲突声明与致谢
作者声明不存在潜在的利益冲突。本研究未接受外部资助。
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