【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

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
- 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。
- 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。
- 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 21–1 | TP–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 |
| PSA | TPE-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 |
| CEA | TPENI + DNA放大 (ECL) LOD: 0.20 fg/mL | 90 min | CLIA 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-2 | TSEH (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 |
| Aβ42 | Ag-MOG (ECL) LOD: 2.2 fg/mL | 2 h | LC-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 |
| GFAP | CMCS@ATT-AgAu (ECL) LOD: 73 ag/mL | 3 h | ELISA 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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