综述：腺苷检测技术：最新进展及其在中枢神经系统中的应用

《Sensors & Diagnostics》：Adenosine detection technologies: recent advances and applications in the central nervous system

　　腺苷检测技术最新进展及其在神经系统疾病中的应用研究，系统综述了HPLC、电化学及光学（荧光、颜色反应、化学发光）等方法的发展，比较了各技术的灵敏度、时空分辨率和临床适用性，并探讨了腺苷在睡眠-觉醒调控、情绪障碍（如抑郁症、焦虑症）及阿尔茨海默病、癫痫等神经系统疾病中的分子机制，提出未来需结合多模态传感、近红外成像和人工智能提升临床转化。

　　腺苷作为一种内源性神经调节物质，在维持大脑的稳态、调控睡眠和情绪方面发挥着关键作用。近年来，研究者们逐步认识到，腺苷水平的失衡与多种脑部疾病的发生发展密切相关。因此，准确测量大脑中的腺苷浓度对于理解其神经调节功能、评估疾病状态以及探索潜在的治疗策略具有重要意义。然而，腺苷在体内的代谢速度极快，给其在体内进行稳定、精确的监测带来了挑战。因此，开发具有高时空分辨率的监测技术成为当前研究的重点。

目前，多种腺苷检测技术已被开发并应用于不同领域，包括肿瘤免疫学和心血管疾病。尽管已有大量综述关注这些技术的进展及其在疾病研究中的应用，但在中枢神经系统（CNS）中，腺苷监测技术的系统性研究仍较为有限。本文旨在系统总结近年来腺苷监测技术的最新进展，探讨其在调控中枢神经系统稳态中的作用，并分析当前面临的挑战及未来发展方向，以期为神经疾病的诊断、治疗和预后提供新的思路和方向。

腺苷的检测技术可以大致分为非光学方法和光学方法两大类。非光学方法主要包括高效液相色谱（HPLC）和电化学方法。HPLC作为一种稳定且可靠的检测手段，长期以来被认为是腺苷检测的“金标准”。它通过分离和定量分析实现对腺苷的精准测量，但其复杂的操作流程限制了其在体内实时监测中的应用。为了解决这一问题，研究者们尝试将HPLC与多维分析平台结合，以提高检测的灵敏度和准确性。例如，通过将HPLC与紫外检测或质谱联用，可以有效减少复杂生物样本中的基质干扰，从而实现更低浓度下的腺苷检测。然而，HPLC在实时性方面仍存在不足，且在长期监测中受到时间成本和样本处理条件的限制。

相比之下，电化学方法在时间分辨率方面具有显著优势，能够实现亚秒级的监测，适用于研究神经活动引起的腺苷瞬时变化。例如，快速扫描循环伏安法（FSCV）已被广泛用于测量不同脑区的腺苷释放情况，揭示其与神经元活动之间的动态关系。然而，电化学方法的侵入性较强，且在复杂环境中容易受到其他物质的干扰，导致测量精度下降。为此，研究者们开发了多种改进策略，如引入多酶级联反应系统，将腺苷转化为可检测的信号（如过氧化氢），从而提高选择性和稳定性。此外，利用纳米材料增强电化学信号的放大效果，例如通过铂铜纳米颗粒提高电催化效率，也有助于提升检测灵敏度。尽管这些方法在体外实验中表现出良好的性能，但其在体内长期监测中的应用仍面临一定的挑战，包括植入电极对局部脑组织和血管系统的损伤，以及由此引发的神经炎症反应，这些都会干扰腺苷的测量。

光学方法在腺苷检测中展现出独特的优势，如非侵入性、高时空分辨率以及良好的生物相容性。这些特性使得光学方法在复杂生物环境中的应用更具潜力。其中，荧光技术因其高灵敏度和可视化能力，成为近年来研究的热点。一些研究团队开发了基于荧光探针的检测系统，能够通过荧光信号的变化实现对腺苷的实时监测。例如，通过设计双识别机制，如结合硼酸和分子印迹聚合物，可以显著提高检测的选择性和灵敏度。此外，基于基因编码的荧光探针，如GRAB_Ado，在活体动物中实现了对腺苷浓度的动态记录，为研究神经活动与腺苷水平之间的关系提供了有力工具。然而，荧光探针在长期使用中可能受到光漂白的影响，且在某些情况下需要特定的激活条件，如近红外光，这限制了其在临床中的广泛应用。

除了荧光方法，颜色分析和化学发光等光学方法也在腺苷检测中得到了应用。颜色分析依赖于酶促或化学反应产生的颜色变化，通过监测光谱的变化来判断腺苷的存在。例如，金纳米颗粒在与腺苷结合后会发生聚集或解聚，从而改变其表面等离子共振特性，使颜色发生变化。这种方法在检测过程中操作简便，且成本相对较低，适用于快速诊断。然而，颜色变化容易受到生物样本中其他成分的干扰，如溶血性样本中的血红蛋白或脂质含量高的血清，这些都会影响检测的准确性。化学发光方法则通过催化反应生成可见的发光信号，从而实现对腺苷的高灵敏度检测。例如，利用DNA水凝胶和金属有机框架（MOFs）构建的传感器，可以在复杂的生物样本中实现皮摩尔级别的检测，但其在临床应用中的推广仍受限于试剂的稳定性及生物样本处理的复杂性。

近年来，随着技术的不断进步，光学方法在腺苷检测中的应用日益广泛。例如，基于表面增强拉曼散射（SERS）的检测策略，能够通过纳米结构材料增强拉曼信号，从而实现对腺苷的高灵敏度、实时检测。这种方法无需标记，适用于生物样本的直接分析。然而，SERS方法在临床应用中仍面临一些挑战，如生物分子的背景干扰和光谱重叠问题，这些都会影响信号的清晰度和准确性。因此，需要进一步优化信号处理算法，以减少这些干扰因素的影响。

在中枢神经系统中，腺苷的动态变化与神经活动密切相关。例如，在睡眠周期中，腺苷水平随觉醒而升高，随睡眠而下降，这一变化模式被广泛用于研究睡眠调节机制。同时，腺苷在情绪调节中也扮演着重要角色，其水平的变化可能与抑郁和焦虑等精神疾病的发生发展相关。研究表明，抑郁状态下腺苷水平上升，而A₁R和A_2AR的信号失衡可能加剧这些疾病的症状。此外，腺苷在神经退行性疾病如阿尔茨海默病（AD）中也具有重要作用，其受体表达的改变可能影响神经元的代谢活动和突触功能，进而导致认知障碍。在癫痫研究中，腺苷的释放和信号传递被发现能够抑制癫痫发作，表明其在神经网络调控中的关键作用。

综上所述，腺苷检测技术在神经科学研究中具有重要价值，但其在临床应用中仍面临诸多挑战。一方面，不同技术在灵敏度、分辨率和适用性方面各有优劣，难以满足所有研究需求；另一方面，生物样本的复杂性及体内的动态变化使得检测的准确性和稳定性成为关键问题。未来，结合多种技术手段（如多模态传感技术）和人工智能分析平台，有望克服这些限制，推动腺苷检测技术向更广泛的应用领域发展。同时，开发更安全、更高效的体内检测方法，如可降解探针和近红外成像技术，也是实现腺苷在临床中广泛应用的重要方向。通过这些努力，腺苷检测技术有望在神经疾病的诊断和治疗中发挥更大的作用，为临床提供更精准的监测手段和治疗依据。