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导 读
综述结论与展望
本研究对增强型信号示踪剂及分析策略在提升LFIA分析性能方面的最新进展予以全面综述。这些策略对LFIA的设计、制造、存储及分析流程均起到促进作用，使其更加快速、高效且精简。此外，能够采集信号并精准定量分析的便携式分析设备不断发展，意味着智能化和自动化会是未来农产品食品安全检测的重要走向。然而，当前仍存在诸多挑战，阻碍着LFIA在POC应用中的进一步普及。故而需要着重关注以下几个方面，以增强LFIA的竞争力，使其在保障农产品食品安全领域发挥更大作用。
纳米材料作为具有出色信号输出能力的增强型信号示踪剂，已成为替代传统AuNPs的有力候选者。不过，当前无论是否搭配增强型分析策略（如纳米酶催化放大和多信号读出策略），能够实现单分子水平检测的高性能信号示踪剂依旧稀缺。鉴于理论计算指导下的纳米合成技术已取得显著进步，引入高熵合金、自组装、等离子体等创新概念，有望助力高性能信号示踪剂的设计研发。同时需要注意的是，为保证LFIA达到ASSURED标准，合成、制造示踪剂的成本效益与环保要求值得深入考量。
实际上，被污染的农产品往往含有不止一种有害因子，而为每种分析物单独设计LFIA试纸是不现实的。不过利用有限的NC膜整合多条检测线或检测点，并借助不同信号特征，构建多目标LFIA作为一种综合性手段，必将增加可检测目标的数量。若进一步结合高性能信号示踪剂与增强型分析策略，多目标LFIA 技术将能有效推动农产品中主要污染物的大规模筛查工作，为保障农产品安全提供有力支持。
人工智能（AI）技术与LFIA的融合，能够加快LFIA的设计优化及制造进程。借助模拟和预测不同材料与工艺条件下的性能表现，研究者能够快速找到最优设计方案，同时提升检测的灵敏度与特异性。不仅如此，AI在LFIA的数据处理和结果分析中也发挥着重要作用。比如，图像识别及相关处理技术可自动识别和解读结果，降低手动操作可能带来的误差和干扰。此外，AI通过整合数据采集、处理、分析和解读功能，有助于推动农产品食品安全检测智能平台的构建。借助这一平台，用户既能高效监测农产品食品安全状况，又能及时解决潜在问题。
综上所述，LFIA是开发高灵敏度POC技术以保障农产品食品安全的极具前途的方法论。当前，LFIA虽处于大规模商业化的起始阶段，挑战与机遇共存，但随着技术持续进步和不断优化，其有望在灵敏度提升、成本把控、多重检测能力增强、智能化、自动化、标准化以及大规模生产等方面实现突破。这些突破不仅会大幅提高农产品食品安全监测的精准性、可靠性与效率，还将为守护人类健康贡献更大的力量。
图文赏析
Figure 1. Scheme overview of enhancement-type STs and enhancement-type analysis strategies in enhancing the analysis performance (including sensitivity and practicability) of LFIA.
王建龙
原文链接
https://doi.org/10.1016/j.bios.2024.116920
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