综述：结合机器学习的交叉响应荧光传感器阵列，用于识别食品与药物中的同源植物化学物质

《Coordination Chemistry Reviews》：Cross-responsive fluorescence sensor arrays combined with machine learning for dietherapeutic phytochemicals recognition in food-medicine homology

　　荧光传感器阵列结合机器学习技术用于快速识别和评估植物次生代谢物（DTPs）在食药同源产品中的质量，解决结构多样性高、分子间相似度大带来的检测难题。

　　在当前的研究背景下，食品与药物同源（Food-Medicine Homology, FMH）物质的识别与质量评估成为一个重要课题。FMH概念源于传统中医理论，它强调某些天然成分不仅具有营养价值，还具备药理活性。这些物质通常来源于植物，如宁夏枸杞（*Lycium barbarum*）、浙贝母（*Dioscorea opposita*）和黄精（*Polygonatum sibiricum*）等，它们在现代营养学和功能性食品研究中受到广泛关注。这些植物来源的成分在饮食补充和疾病预防方面发挥着重要作用。FMH产品中的次级代谢产物（Secondary Metabolites, SMs）是实现其营养价值和生理功能的关键。在这些广泛存在的化学成分中，我们引入了“双重治疗性植物化学物质”（Dietherapeutic Phytochemicals, DTPs）这一术语，用来描述一类功能相关的SMs——即低分子量、植物来源的化合物，它们能够同时支持饮食健康并发挥治疗作用。

DTPs通常包含结构相似但功能不同的成分，这些成分在同一样本中共存，使得它们的快速识别和精确定量成为一项挑战。传统的质量评估方法主要包括光谱分析和色谱技术，例如紫外-可见光谱法、高效液相色谱法（HPLC）和液相色谱-质谱联用技术（LC-MS）等。然而，这些方法在处理复杂基质或进行高通量检测时存在局限。尽管近年来一些新兴技术如酶联免疫吸附测定（ELISA）被引入，它们在检测DTPs方面表现出高灵敏度、高特异性、快速分析和成本效益等优势，但其广泛应用仍受限于抗体制备的复杂性以及对单一目标的检测能力，难以实现对多种成分的全面分析。

针对上述问题，研究人员提出了一种新的检测策略，即荧光传感器阵列（Fluorescence Sensor Arrays）。该技术受到哺乳动物嗅觉和味觉系统的启发，能够并行、灵敏地检测结构相似的成分和复杂的混合物。通过直接响应或指示剂位移分析（Indicator Displacement Assays, IDAs）产生交叉响应的荧光信号，这些传感器阵列可以快速生成独特的荧光模式。结合机器学习（Machine Learning, ML）算法，这些模式能够进一步优化，实现类似于指纹的识别功能。这种策略不仅提升了检测的准确性和区分度，还为数据可视化提供了支持，使复杂的荧光信号转化为易于理解和直观的分类结果。

近年来，随着分析技术的进步，天然产物的识别和评估受到了越来越多的关注。特别是在20世纪90年代和21世纪初，传统的分析平台如质谱（如电子轰击质谱（EI-MS）和快原子轰击质谱（FAB-MS））、电泳（如毛细管电泳（CE）和高效毛细管电泳（HPCE））和色谱技术（如高效液相色谱（HPLC）和液相色谱-质谱联用技术（LC-MS））被广泛用于定性和定量分析。这些方法虽然在分析分辨率方面表现优异，但通常需要复杂的化学衍生步骤，且缺乏便携性，限制了其在实际应用中的推广。

随着技术的发展，分子探针和电子舌（Electronic Tongue）技术的出现推动了检测策略向机制特异性识别和可视化信号传递的方向转变。特别是在2011年左右，荧光探针技术因其可调的响应性和在复杂基质中的高集成潜力而受到关注。同时，机器学习与传感平台的结合也逐渐成为研究热点。例如，Shi团队对机器学习与光谱分析的整合进行了全面综述，强调了深度学习算法在解释荧光光谱中的作用，尤其是在处理高维和复杂数据集时的分类准确性和回归建模能力。这些方法在食品质量控制和安全监测方面具有重要意义。

另一方面，Ren团队则从大规模光谱分析转向研究荧光探针在中药中的识别机制。他们的综述重点评估了这些探针在检测与质量相关的标记物方面的性能，涵盖了重金属、有毒污染物和具有药理活性的化合物等目标。该研究突出了荧光探针在复杂样本条件下的显著选择性、灵敏性和可视化响应能力。此外，近年来也有研究探索了传感器阵列技术在天然产物分析中的应用，包括比色和荧光传感器系统。Jia团队的综述总结了针对结构多样的代谢产物的检测策略，讨论了传感材料的设计及其在识别生物活性分子中的作用。尽管这些研究为传感机制和材料创新提供了有价值的见解，但它们的分析主要基于化学结构对天然产物进行分类，未能充分考虑其功能和相互作用。

因此，本文旨在系统地总结和评估荧光传感器阵列在食品与药物同源系统中用于快速检测DTPs的最新进展。文章的重点在于识别机制、阵列设计、响应动态以及机器学习辅助的识别方法。与以往仅关注传感材料或单一机制的研究不同，本文提出了一种以应用为导向的检测流程，该流程专门针对FMH的双重功能背景，涵盖了理论和实践层面的分析。通过这一方式，我们不仅整合了当前的研究成果，还为未来在功能性天然产物领域的高通量筛选、质量控制和产品开发提供了战略指导。

在FMH产品中，DTPs的结构多样性及其在复杂基质中的存在方式使得其检测和评估面临诸多挑战。例如，不同地理来源、植物种类和加工工艺会显著影响DTPs的组成和浓度。因此，快速、准确的检测方法对于确保FMH产品的功能性和一致性至关重要。传统的检测方法如光谱分析和色谱技术虽然在实验室环境中表现出色，但在实际应用中存在局限，如信号不稳定、技术不一致等问题。此外，它们通常针对单一成分进行分析，难以揭示多个DTPs之间的协同作用。

相比之下，荧光传感器阵列通过多通道响应机制，能够有效识别结构相似但功能不同的DTPs。该技术依赖于DTPs与荧光探针之间的非共价或共价相互作用，从而产生不同的荧光信号。这些信号可以被机器学习算法进一步处理，以提升检测的准确性和区分度。此外，该技术还具有较高的灵敏度和特异性，适用于复杂基质中的检测任务。在FMH产品中，DTPs的协同作用可能对整体的生物效应产生重要影响，因此，开发能够同时检测多种DTPs的高通量方法显得尤为重要。

为了应对这一挑战，研究人员提出了多种创新的传感器阵列设计策略。例如，直接响应传感器阵列依赖于DTPs与单个荧光探针之间的非共价相互作用，而交叉响应传感器阵列则通过多个探针之间的协同作用来实现更全面的检测。这些策略不仅提高了检测的分辨率，还为复杂样本的分析提供了新的思路。此外，一些研究还探索了基于不同光物理机制（如电子转移、能量转移、聚集诱导效应和配位相互作用）的传感器阵列设计，这些机制能够扩展生成信号的维度，从而提升检测的灵敏度和准确性。

在实际应用中，荧光传感器阵列技术已被用于多种FMH产品的检测任务。例如，在中药质量控制方面，该技术能够有效识别和评估其中的DTPs，如多酚类化合物、羧酸类化合物和糖类衍生物等。这些成分在中药中具有重要的药理活性，其检测对于确保中药产品的质量与疗效至关重要。此外，在功能性食品和营养补充剂的检测中，该技术也被广泛采用，以确保其安全性和有效性。在这些应用中，机器学习算法的作用尤为关键，它们能够提取有意义的特征并检测潜在的响应模式，使复杂的荧光信号转化为直观的分类结果。

尽管荧光传感器阵列技术在检测DTPs方面展现出诸多优势，但在实际应用中仍面临一些关键的技术障碍。例如，检测低浓度DTPs的灵敏度仍然有限，特别是在复杂基质中，信号的干扰和背景噪声可能影响检测的准确性。此外，不同类型的DTPs可能具有相似的荧光响应特征，这使得其区分和识别变得困难。因此，未来的研发方向需要关注如何提高传感器阵列的灵敏度和选择性，以及如何优化机器学习算法以提升检测的准确性和效率。

此外，传感器阵列的设计也需要进一步优化，以适应不同类型的DTPs和复杂基质的检测需求。例如，某些DTPs可能具有较强的极性和电荷分布，这使得它们与荧光探针之间的相互作用方式发生变化。因此，设计能够适应不同物理化学特性的传感器阵列是未来研究的重要方向。同时，为了提高检测的准确性和效率，研究人员还应关注如何优化荧光探针的响应机制，使其能够更有效地识别和区分不同的DTPs。

在FMH产品的检测和评估中，除了关注DTPs的识别和区分，还需要考虑其在实际应用中的可行性。例如，如何将荧光传感器阵列技术应用于大规模检测任务，如何提高其在实际环境中的稳定性，以及如何降低其检测成本等。这些因素对于推动该技术的工业化应用至关重要。此外，还需要考虑如何将该技术与现有的检测方法相结合，以形成更加全面和高效的检测体系。

综上所述，食品与药物同源系统的检测和评估需要一种高效、准确且适用于复杂基质的检测方法。荧光传感器阵列技术因其多通道响应机制、高灵敏度和机器学习算法的支持，成为解决这一问题的重要工具。然而，为了进一步推动该技术的广泛应用，还需要在多个方面进行优化和改进，包括提高检测的灵敏度和选择性、优化传感器阵列的设计、降低检测成本以及提高其在实际环境中的稳定性。这些努力将有助于实现FMH产品的高质量检测和评估，为功能性天然产物的研究和应用提供更加坚实的基础。