DOI: https://doi.org/10.3389/fbioe.2025.1715719
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41625077
تاريخ النشر: 2026-01-16
المؤلف: Shashikant Pathak وآخرون
الموضوع الرئيسي: المستشعرات الحيوية والكشف التحليلي
نظرة عامة
تسلط هذه المراجعة الصغيرة الضوء على الإمكانات التحويلية لأجهزة الاستشعار الحيوية النانوية في التشخيصات السريرية، لا سيما للأجهزة القابلة للاستخدام في النقاط (PoC) والأجهزة القابلة للارتداء. تناقش دمج استراتيجيات التعدد مع منصات الميكروفلويديك وخوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) التكيفية، والتي تسهل مجتمعة المراقبة الصحية في الوقت الحقيقي، ذات الإنتاجية العالية، والشخصية. تغطي المراجعة طرق التحويل الكهروكيميائية والبصرية لتشخيصات متعددة العلامات الحيوية وتؤكد على مزايا دمج الميكروفلويديك، مثل تحسين أداء المستشعر من خلال معالجة العينات بدقة وتقليل استهلاك المواد الكيميائية.
بالإضافة إلى ذلك، تقدم الورقة نظرة عامة مقارنة على مختلف أساليب التعدد، بما في ذلك الترميز المكاني والطيفي والزمني، مع معالجة أهمية تجديد سطح المستشعر لإعادة استخدام الجهاز. كما يتم فحص دور خوارزميات الذكاء الاصطناعي التكيفية في تخصيص التشخيصات لمجموعات المرضى المتنوعة، إلى جانب الاعتبارات الأخلاقية والتنظيمية الحرجة، بما في ذلك شفافية الخوارزميات وحماية بيانات المرضى. بشكل عام، تجمع المراجعة بين رؤى تصميم أجهزة الاستشعار الحيوية النانوية، والميكروفلويديك، والذكاء الاصطناعي لتقديم إرشادات عملية لتطوير منصات التشخيص من الجيل التالي نحو التطبيق السريري.
مقدمة
تناقش مقدمة الورقة أهمية أجهزة الاستشعار الحيوية، لا سيما أجهزة الاستشعار الحيوية النانوية، في الكشف عن المواد الحيوية مثل الإنزيمات، والأحماض النووية، والبروتينات، والمواد الأيضية من خلال تحويل التفاعلات البيولوجية إلى إشارات قابلة للقياس. تستفيد هذه الأجهزة من المواد النانوية، التي تعزز الربط والتعرف على الجزيئات الحيوية بسبب خصائصها البصرية والكهربائية القابلة للتعديل ومساحتها السطحية الأكبر. يبرز القسم طرق التحويل المختلفة التي تستخدمها أجهزة الاستشعار الحيوية النانوية، بما في ذلك الطرق الكهروكيميائية التي تقيس التغيرات في التيار أو المقاومة بسبب أحداث الربط المستهدفة، والطرق البصرية التي تستخدم آليات مثل الفلورية ورنين البلازمون السطحي للكشف بدقة عالية.
تم الإشارة إلى دمج أجهزة الاستشعار الحيوية مع منصات الميكروفلويديك كخطوة مهمة في تشخيصات النقاط (PoC)، مما يسهل الاختبارات السريعة والكشف المبكر عن الأمراض من خلال التعامل الفعال مع العينات وقدرات التعدد. بالإضافة إلى ذلك، تؤكد الورقة على دور أجهزة الاستشعار الحيوية القابلة للارتداء (WBs) في المراقبة الصحية المستمرة، المعززة بتجديد المستشعر ووظائف التعدد التي تسمح بالكشف المتزامن عن عدة علامات حيوية. كما يتم مناقشة دمج الذكاء الاصطناعي التكيفي والقابل للتفسير (XAI)، حيث يساعد في تفسير إشارات أجهزة الاستشعار الحيوية المعقدة وتحسين التشخيصات مع الالتزام بالمعايير التنظيمية. تهدف هذه المراجعة الصغيرة إلى تقديم نظرة شاملة على التطورات الأخيرة في تقنيات أجهزة الاستشعار الحيوية النانوية، مع التركيز على تطبيقاتها السريرية والتحديات التي تواجهها في ترجمتها إلى العالم الحقيقي.
نقاش
يسلط قسم النقاش في الورقة البحثية الضوء على التقدم الكبير في أجهزة الاستشعار الكهروكيميائية والبصرية للكشف عن العلامات الحيوية، مع التأكيد على حساسيتها وقابليتها للتطبيق السريري. حققت أجهزة الاستشعار الكهروكيميائية حدود كشف ملحوظة (LOD)، مثل 0.002 fM لـ miRNA-21 باستخدام هيكل زهرة نانوية هرمية، و0.0319 fM لـ miR-141 في بلازما المرضى مع جزيئات الذهب وأقطاب أكسيد الجرافين المخفض. تُظهر هذه الابتكارات الإمكانات للكشف المبكر عن الأمراض والمراقبة، مع تحقيق أجهزة الاستشعار الحيوية CRISPR-Cas12a حساسية بنسبة 96.5% للكشف المتزامن عن عدة miRNAs. كما أظهرت أجهزة الاستشعار البصرية، بما في ذلك تلك التي تستخدم رنين البلازمون السطحي وانتقال الطاقة الفلورية، حساسية مثيرة للإعجاب، مع حدود كشف منخفضة تصل إلى 11 aM.
تم تحديد دمج الميكروفلويديك والذكاء الاصطناعي (AI) في هذه المنصات الاستشعارية كخطوة حاسمة نحو تعزيز قدرات التشخيص. تحسن أنظمة الميكروفلويديك من التعامل مع العينات وتقلل من التباين، بينما تعتبر خوارزميات الذكاء الاصطناعي، لا سيما الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وشبكات الذاكرة القصيرة والطويلة (LSTM)، ضرورية لإدارة البيانات المعقدة وعالية الأبعاد التي تولدها هذه المستشعرات. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات، بما في ذلك التحيز الخوارزمي، والتجزئة التنظيمية، والحاجة إلى مجموعات بيانات تدريب متنوعة لضمان تطبيق سريري عادل. تؤكد الاتجاهات المستقبلية على ضرورة اتباع نهج متعدد التخصصات لمعالجة هذه التحديات، مع التركيز على تحسين مواد المستشعر، ومعايير التحقق، ودمج استراتيجيات التخفيف من التحيز في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي.
DOI: https://doi.org/10.3389/fbioe.2025.1715719
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41625077
Publication Date: 2026-01-16
Author(s): Shashikant Pathak et al.
Primary Topic: Biosensors and Analytical Detection
Overview
This mini-review highlights the transformative potential of nano-biosensors in clinical diagnostics, particularly for point-of-care (PoC) and wearable devices. It discusses the integration of multiplexing strategies with microfluidic platforms and adaptive artificial intelligence (AI) algorithms, which collectively facilitate real-time, high-throughput, and personalized health monitoring. The review covers electrochemical and optical transduction methods for multi-biomarker diagnostics and emphasizes the advantages of microfluidic integration, such as enhanced sensor performance through precise sample processing and reduced reagent consumption.
Additionally, the paper provides a comparative overview of various multiplexing approaches, including spatial, spectral, and temporal encoding, while addressing the importance of sensor surface regeneration for device reusability. The role of adaptive AI algorithms in tailoring diagnostics to diverse patient populations is also examined, alongside critical ethical and regulatory considerations, including algorithm transparency and patient data protection. Overall, the review synthesizes insights from nano-biosensor design, microfluidics, and AI to offer practical guidance for advancing next-generation diagnostic platforms toward clinical application.
Introduction
The introduction of the paper discusses the significance of biosensors, particularly nano-biosensors, in detecting bio-analytes such as enzymes, nucleic acids, proteins, and metabolites by converting biological interactions into measurable signals. These nano-biosensors leverage nanomaterials, which enhance binding and recognition of biomolecules due to their tunable optical and electrical properties and larger surface area. The section highlights the different transduction methods employed by nano-biosensors, including electrochemical methods that measure changes in current or impedance due to target binding events, and optical methods that utilize mechanisms like fluorescence and surface plasmon resonance for high-precision detection.
The integration of biosensors with microfluidic platforms is noted as a significant advancement in point-of-care (PoC) diagnostics, facilitating rapid testing and early disease detection through efficient sample handling and multiplexing capabilities. Additionally, the paper emphasizes the role of wearable biosensors (WBs) in continuous health monitoring, enhanced by sensor regeneration and multiplexing functions that allow for simultaneous detection of multiple biomarkers. The incorporation of adaptive and explainable AI (XAI) is also discussed, as it aids in interpreting complex biosensor signals and optimizing diagnostics while adhering to regulatory standards. This mini-review aims to provide a comprehensive overview of recent advancements in nano-biosensor technologies, focusing on their clinical applications and the challenges faced in their real-world translation.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights significant advancements in electrochemical and optical sensors for biomarker detection, emphasizing their sensitivity and clinical applicability. Electrochemical sensors have achieved remarkable limits of detection (LOD), such as 0.002 fM for miRNA-21 using a hierarchical nanoflower structure, and 0.0319 fM for miR-141 in patient plasma with gold nanoparticles and reduced graphene oxide electrodes. These innovations demonstrate the potential for early disease detection and monitoring, with CRISPR-Cas12a biosensors achieving 96.5% sensitivity for simultaneous detection of multiple miRNAs. Optical sensors, including those utilizing surface plasmon resonance and fluorescence resonance energy transfer, have also shown impressive sensitivity, with detection limits as low as 11 aM.
The integration of microfluidics and artificial intelligence (AI) into these sensing platforms is identified as a crucial step toward enhancing diagnostic capabilities. Microfluidic systems improve sample handling and reduce variability, while AI algorithms, particularly convolutional neural networks (CNNs) and long short-term memory (LSTM) networks, are essential for managing complex, high-dimensional data generated by these sensors. However, challenges remain, including algorithmic bias, regulatory fragmentation, and the need for diverse training datasets to ensure equitable clinical application. Future directions emphasize the necessity for interdisciplinary approaches to address these challenges, focusing on improving sensor materials, validation standards, and the incorporation of bias mitigation strategies in AI model development.