综述：基于酶辅助等温扩增的生物传感器策略检测食源性病原体的进展

　　本综述聚焦于（Hct）效应对干血微量采样（DBS/VAMS）定量分析的影响，系统总结了利用钾（K+）、血红蛋白（Hb）等替代生物标志物估算血细胞比容的新策略，并探讨了图像分析、脂质组学等创新方法在克服（Hct）相关偏差和促进临床转化中的应用前景。

　　

Abstract

血细胞比容（Hematocrit, Hct）相关效应仍是限制干血微量采样技术广泛应用的主要障碍，特别是在基于干血斑（Dried Blood Spot, DBS）的定量分析中。除通过全点分析、干血浆斑点等策略规避Hct影响外，近年来涌现出通过替代生物标志物（如钾离子K⁺、血红蛋白Hb）直接估算干血样本Hct的方法。这不仅可校正分析结果因Hct产生的偏差，还能在血液-血浆转化依赖Hct时支持生理学解读，对临床参考范围基于血浆/血清的应用场景至关重要。

Introduction

过去十年间，关于DBS分析中Hct相关问题的认知显著深化。Hct效应主要源于三方面因素：面积偏差（因血液粘度与Hct正相关导致扩散行为差异）、回收率偏差和基质效应偏差。针对面积偏差的应对策略包括全点分析、使用干血浆斑点或替代性 volumetric 微量采样装置；回收率和基质效应则需通过优化提取程序或添加内标来改善。然而，这些分析学策略仍未能解决Hct在生理解读层面的关键作用——Hct显著影响化合物的血-血浆分配比，且临床决策常依赖血浆/血清基准。因此，通过替代标志物估算Hct以实现结果校正和临床转化已成为当前研究焦点。

Surrogate hematocrit markers

理想Hct替代标志物需满足以下条件：与Hct相关性高、普适性强、稳定性好且检测方法简便。钾离子（K⁺）因其主要存在于红细胞中，浓度与Hct呈正相关，已成为最常用的替代标志物，可通过离子选择性电极或电感耦合等离子体质谱检测。血红蛋白（Hb）则通过光谱法（如反射光度法、紫外-可见光谱）测定，其含量直接反映红细胞数量。研究表明，基于K⁺或Hb的Hct估算方法在DBS和Volumetric Absorptive Microsampling（VAMS）样本中均表现出良好性能，但需注意K⁺可能受样本老化或溶血影响，而Hb测量则易受血斑不均匀性或环境光线干扰。

Others

除K⁺和Hb外，脂质组学策略通过识别红细胞膜脂（如鞘磷脂SM 44:1、44:2、44:3）也可用于Hct估算。图像分析法则利用血斑颜色、面积等形态特征与Hct的关联，结合机器学习算法实现快速、无损的Hct预测，但当前仍受限于标准化采集设备和算法泛化能力。

Future perspectives

尽管Hct估算方法研究取得显著进展，其在临床实践中的推广仍面临挑战：包括方法标准化、跨平台验证、成本控制及与现有临床流程的整合。未来需开发更稳健、易操作的Hct测定技术，并推动监管机构接受基于干血微量采样的校正方案，以充分发挥其在远程采样和治疗监测中的潜力。

CRediT authorship contribution statement

Liesl Heughebaert与Laura Boffel共同负责文稿撰写、可视化及概念设计，Christophe P. Stove负责监督指导与文稿审阅。

Declaration of generative AI and AI-assisted technologies in the writing process

作者使用ChatGPT提升文本清晰度与语言质量，并对内容全面负责。

Funding

本研究获比利时根特大学特别研究基金（BOF）和 Flanders研究基金会（FWO）博士后奖学金支持。

Declaration of competing interest

Christophe Stove持有相关专利（EP3359950A1、US10222324），其余作者声明无竞争性利益冲突。