【Med. Bull.】港中深唐本忠院士、电子科技大学肖培宏|聚集诱导发光(AIE)在先进疾病诊断中的应用:机制、策略与未来展望

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【Med. Bull.】港中深唐本忠院士、电子科技大学肖培宏|聚集诱导发光(AIE)在先进疾病诊断中的应用:机制、策略与未来展望

【Med. Bull.】港中深唐本忠院士、电子科技大学肖培宏|聚集诱导发光(AIE)在先进疾病诊断中的应用:机制、策略与未来展望#

论文题目:Harnessing Aggregation‐Induced Emission for Advanced Disease Diagnosis: Mechanisms, Strategies and Future Perspectives

发表期刊Medicine Bulletin (Wiley, 2026)

作者团队:Zizhuo Du, Li Song, Xingrui Chen, Jun Jing, Yingchen Wang, Yue Jiang, Jiahui Gao, Dan Li, Feiran Xie, Peihong Xiao, Ben Zhong Tang

DOI10.1002/mdb2.70050


The applications of AIEgens in disease diagnosis. The figure was created in BioRender.com.#

一、 综述核心概念与工作原理#

1. AIE 现象与基本机制#

传统有机荧光团在水相生物环境中易发生聚集导致发光熄灭(ACQ),限制了其在生物传感中的应用。唐本忠院士团队发现的聚集诱导发光(AIE)现象,打破了这一局限:非平面、扭曲结构的 AIE 分子(AIEgens)在单分子分散状态下几乎不发光,而在聚集状态下因分子内运动受限(RIM)阻断了非辐射衰减途径,使其发光强度呈爆发式增强。

2. 多光物理机制协同#

  • 扭转分子内电荷转移(TICT):通过给体-受体(D-A)结构诱导电荷分离,赋予探针极高的环境极性敏感性。
  • 激发态分子内质子转移(ESIPT):产生极大的斯托克斯位移(Stokes shift > 100 nm),有效避免自吸收与背景荧光干扰。

3. AIE 探针的三大核心设计策略#

  1. 分析物触发聚集(Analyte-triggered aggregation):生物标志物直接诱导 AIE 探针从分散态转变为聚集态,实现“开启”(Turn-on)信号响应。
  2. 靶向探针构建(Targeted probe construction):将 AIEgens 与抗体、多肽、适体等识别单元共价连接,实现特异性结合。
  3. 信号报告分子集成(Signal reporter integration):将高亮度 AIE 分子集成至传统分析平台(如 ELISA、LFIA、ECL 等)中,大幅提升检测灵敏度。

二、 疾病诊断中的应用场景#

1. 癌症诊断 (Cancer Diagnosis)#

  • 肺癌:利用 TP–COOH 纳米片构建电致化学发光(ECL)免疫传感器检测 CYFRA 21–1(LOD: 0.01471 pg/mL);开发 Zn-Py-TPE 纸基传感器,通过化学发光共振能量转移(CRET)超灵敏检测呼出气中的挥发性甲醛(FA)。
  • 乳腺癌:基于 TPE-TA 的磁荧光外排体纳米传感器(hMFEX),结合趾口介导的链置换(TMSD)放大技术,实现 GPC-1 阳性外饰体的超灵敏捕获与检测。
  • 前列腺癌:TPE-4A 双模态 AIE-ELISA 平台同步输出吸光度与荧光信号检测 PSA(LOD: 1.3 pg/mL);AIECL-RET 传感器实现 2.2 fg/mL 的超低检测限。
  • 肝癌:近红外探针 QMTP 用于碱性磷酸酶(ALP)成像;正电荷 AIE 探针利用静电作用快速结合透明质酸(HA);TPE-FFYp 替代传统 HRP 用于 AFP 检测;Ru-TPE 配合催化发卡自组装(CHA)检测人体端粒酶 RNA。
  • 结直肠癌:HPSNBs 应用于 CEA 的荧光联接免疫吸附测定(FLISA);TPENI 探针结合 DNA 循环放大检测 CEA(LOD: 0.20 fg/mL);Zn-MOG 探针超灵敏检测癌症标志物 piRNA-823。
  • 宫颈癌与胃癌:Py-HOF 结合 3D DNA 纳米机器检测宫颈癌标志物 miRNA-141(LOD: 14.4 aM);HPS 编码微球悬浮阵列实现胃癌多重 miRNA(let-7b-5p, miR-16-5p, miR-19b-3p)高特异性并行检测。

2. 传染病诊断 (Infectious Diseases)#

  • 病原微生物鉴定:探针 IQ-Cm 基于 TICT 机制区分革兰氏阴性菌、革兰氏阳性菌及真菌;MTPE-FCyP“AIE酶”产生长余辉检测大肠杆菌;TPAPy-S-D-Ala 代谢标记结核分枝杆菌;PS@AIE 830 NP 用于金黄色葡萄球菌 α-溶血素的无前处理检测。
  • 病毒检测:TPE-APP 双模态检测手足口病毒 EV71;BPBT(AIE 810 NP)侧向流免疫层析(LFIA)用于 SARS-CoV-2 IgM/IgG 抗体检测;MoS2/AIE 探针结合 Exo III 酶促放大检测奥密克戎 DNA;TSEH NIR-II 荧光试纸条实现 SARS-CoV-2 N 蛋白的高灵敏检出(LOD: 0.01 ng/mL)。
  • 炎症与特异蛋白:J-cf-NCs Janus 结构纳米复合材料消除内滤效应及 FRET 淬灭,用于 C-反应蛋白(CRP)的双模态层析检测;TPETH-2 探针实现糜酶(Chymase)特异性切割响应。

3. 神经系统疾病诊断 (Nervous System Diseases)#

  • 阿尔茨海默病(AD):Ag-MOGs 配合 CuS@Au 放大 AIECL 信号测定 Aβ42(LOD: 2.2 fg/mL);BIDCPV 特异性结合 β-折叠结构实现 Aβ 蛋白聚集过程的监控。
  • 帕金森病(PD):BTD-TPA / BPD-NPA 探针及 Ru 基、Ir@MXene-PVA 体系利用 AIECL 技术实现尿液及血清中多巴胺(DA)的超灵敏检测(LOD 低至 2.0 pmol/L)。
  • 脑损伤与神经炎症:CMCS@ATT-AgAu BMNCs 结合 DNA 行走器(DNA walker)超灵敏检测胶质纤维酸性蛋白 GFAP(LOD: 73 ag/mL)。

4. 泌尿系统疾病诊断 (Urinary System Diseases)#

  • 肾功能监控:近红外 AIEgen TTVP 利用“咖啡环效应”实现单滴尿液中人血清白蛋白(HSA)与白细胞的免离心浓缩与分离检测(HSA LOD: 9.375 mg/L);In-MOF (DPA) 结合 CeO2@PDA 猝灭剂测定 β2-微球蛋白(β2M,LOD: 2.9 fg/mL)。

5. 循环系统疾病诊断 (Circulatory System Diseases)#

  • 心肌损伤:DPVBi 纳米块作为无标记 AIECL 发射体,实现了心肌肌钙蛋白 I(cTnI)的超灵敏检测(LOD: 43 fg/mL)。
  • 心血管风险:TPE-T-RCN NPs 及基于 ESIPT+TICT 双机制的 Probe 4 实现半胱氨酸(Cys)的高选择性近红外荧光检测,用于评估动脉粥样硬化风险。

三、 AIE 诊断技术与传统方法的性能对比#

检测目标代表性 AIE 平台及性能响应时间传统检测方法及灵敏度AIE 技术的核心优势
CYFRA 21–1TP–COOH NCs (ECL)
LOD: 0.01471 pg/mL
-ELISA
LOD: ~0.120 ng/mL
可回收、灵敏度大幅提升、适用于高通量自动检测
PSATPE-4A (ELISA)
LOD: 1.3 pg/mL
30 min传统 ELISA
LOD: >10⁻¹² M
双信号输出、成本更低、无需复杂信号处理设备
CEATPENI + DNA放大 (ECL)
LOD: 0.20 fg/mL
90 minCLIA
LOD: >0.5 ng/mL
高信噪比、低背景干扰、抗干扰能力极强
病原菌IQ-Cm (荧光分辨)
30 min区分菌种
30 min尿液培养
LOD: 10³ CFU/mL
快速检测、免病原体培养、支持 POCT 即时诊断
SARS-CoV-2TSEH (NIR-II LFIA)
LOD: 0.01 ng/mL
7.5 min胶体金法
LOD: >0.5 ng/mL
近红外二区荧光、高量子产率、背景干扰极低
Aβ42Ag-MOG (ECL)
LOD: 2.2 fg/mL
2 hLC-MS/MS
LOD: 0.1 ng/mL
超高灵敏度、无需大型质谱设备、检测范围宽
GFAPCMCS@ATT-AgAu (ECL)
LOD: 73 ag/mL
3 hELISA
LOD: 0.1 ng/mL
阿克级(ag/mL)超高灵敏度

四、 未来展望与挑战#

1. 材料层面的优化#

  • 量子产率与生物安全性:提高聚集态下的发光效率,并深入研究 AIE 探针在体内的代谢途径与长期生物毒性。
  • 拓展近红外二区(NIR-II):开发更多高亮度、高稳定性的 NIR-II AIE 荧光团,提升深层组织穿透深度。
  • 诊疗一体化(Theranostics):推动集“早期精确诊断”与“靶向光动力/光热治疗”于一体的多功能平台开发。

2. 技术集成的演进#

  • 人工智能(AI)与机器学习:结合神经网路与强化学习加速 AIE 分子逆向设计,利用机器学习预测分子聚集行为与发光特性,大幅缩短研发周期。
  • 便携式与可穿戴设备:将 AIE 探针深度集成至微流控芯片、侧向流层析试纸条(LFIA)、智能手机阅读器及可穿戴化学传感器中,满足现场即时检验(POCT)与连续健康监测需求。

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作者
Fluolab
发布于
2026-08-13
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