随着科技的迅猛发展，早期且准确的疾病诊断与治疗已然成为科学研究的关键议题。纳米医学在疾病诊断领域，尤其是呼出气体分析 (Exhaled Breath Analysis, EBA) 方面展现出了巨大的潜力。基于纳米材料的气体传感器能够通过EBA检测多种疾病，原因在于这些疾病的代谢产物可在呼出气体中被检测与测量。纳米传感器的设计与开发，为非侵入式、精准诊断多种疾病开辟了新的研究方向。本篇由希腊雅典国立和卡波迪特里亚大学Nefeli Lagopati团队撰写并发表于Chemosensors 期刊的文章详细介绍了纳米传感器在呼出气分析中的应用，以及其在早期和非侵入性疾病诊断中的重要作用。通过深入探讨纳米材料和气体基纳米传感器，了解了各种类型的纳米传感器，如表面增强拉曼散射传感器、比色传感器、电化学传感器、化学电阻器、压电传感器和电子鼻等。这些传感器在检测呼出气中的挥发性有机化合物（VOCs）方面具有独特优势和潜力，能够提高检测的灵敏度、选择性和准确性，为疾病诊断提供更可靠的依据。此外，文章还着重阐述了纳米传感器在糖尿病、癌症 (包括肺癌、头颈部癌症等) 和神经退行性疾病 (如阿尔茨海默病、帕金森病和多发性硬化症) 诊断中的应用。纳米技术的应用为这些疾病的诊断提供了新的途径与方法，有望实现早期诊断、改善治疗效果并提高患者的生活质量。

1. 纳米传感器在呼出气体分析中的作用

纳米传感器在EBA中的应用，依赖于其高灵敏度和选择性，能够检测到呼出气体中的特定生物标志物。这些生物标志物可能与特定疾病相关联，使得EBA成为一种低成本、广泛可用的商业工具，甚至可以作为疾病自检工具。这不仅能够引导患者接受适当的专科治疗，避免昂贵的检测，还能实现早期诊断和治疗，从而提高生活质量。纳米材料的使用显著提高了传感器的性能和检测灵敏度。现已开发了多种类型的纳米传感器，包括基于气体的纳米传感器、比色传感器、电化学传感器、化学电阻器、压电传感器和电子鼻等。这些传感器展示了较高的灵敏度和响应性，能够检测挥发性有机化合物 (Volatile Organic Compounds, VOCs)，并在呼吸分析中得到应用。

图为由几种底物修饰的AuNPs的聚集和相应的数字指纹

2. 纳米材料和气体基纳米传感器

SERS作为一种光学传感方法，在气体分析中具有广泛应用。通过纳米技术的应用，SERS能够提高检测的灵敏度和选择性。SERS传感器能够通过表面等离子体共振 (Surface Plasmon Resonance, SPR) 特性，专门检测单一或一组VOCs。通过改进纳米材料的形态或结合具有高亲和力的纳米颗粒与分析物分子，可以增强拉曼信号。比色传感器利用光学技术，允许交叉反应检测，能够同时识别多种分子。这类传感器通常可靠且易于使用，可以开发为可穿戴设备。比色传感器基于观察到的着色剂的光学变化，使用各种染料来确定多种化合物。电化学传感器主要针对人类呼吸中的醛类、一氧化碳和一氧化氮。这类传感器由两个电极和一个电解质溶液组成，形成一个闭合电路。VOCs的浓度与产生的电流成正比。通过选择性电极，可以构建电化学细胞。化学电阻器是另一种有前景的基于气体的传感器类型。它们的设计简单和允许进行简单、精确测量的能力是其主要特点。通常，半导体或金属感测层连接两组互指电极。当传感器暴露于气体时，其电阻会发生变化，但两个电极之间的电位保持不变。压电传感器在施加机械应力到敏感层表面时产生电压。石英晶体微天平 (QCM) 是这类传感器的代表类别。通过使用对特定气体敏感的化学层对这些传感器进行涂层，可以增强其灵敏度。当不清楚存在哪些VOCs，或者当存在广泛的化合物时，最好尝试使用电子鼻系统。电子鼻通过结合多种材料和多个非选择性气体传感器的阵列，并利用模式识别算法，允许准确测量VOCs。不同的纳米材料具有独特的传感特性，如MOS、CNTs、基于石墨烯的材料和聚合物，被用作传感材料；负载催化剂的MOS传感器已被用于检测糖尿病。

图为化学电阻的主要分类和三种常见的基于MOS的电子鼻用于LC和其他疾病的检测

3. 纳米传感器通过呼出气监测可用于疾病诊断

糖尿病与纳米传感器诊断：目前糖尿病的诊断方法包括空腹血糖 (FPG) 水平分析、口服葡萄糖耐量试验 (OGTT) 和血红蛋白A1c (HbA1c) 水平检测等，但这些方法存在疼痛、不舒适、检测结果受多种因素影响、无法连续监测以及不能早期发现疾病等问题。纳米技术为开发用于呼出气分析的独特创新传感器提供了新的途径，金属基纳米传感器 (MOXs)，如 SnO₂、ZnO、WO₃、石墨烯和In₂O₃等，已被广泛研究用于检测VOCs，尤其是丙酮。这些传感器具有紧凑的尺寸、易于生产、成本低和测量简单等优点。

图为电子鼻的示意图，由五个传感器组成，专注于检测各种挥发性有机化合物

4. 纳米生物传感器用于癌症诊断

EBA具有样本简单、收集过程方便、成本低、传感器便携和无创等优点，呼出气中的VOCs与肺癌相关，特定气体可用于诊断不同类型的癌症。一些研究应用了传感器阵列和分析物的组合，取得了很有前景的结果。例如，Dong-MinKim等人开发的基于树枝状分子/AuNP修饰的玻碳电极的安培传感器，Mazzone等人创建的应用比色传感器阵列的呼出气肺癌生物标志物，以及一些基于纳米材料的传感器对肺癌相关蛋白标志物和VOCs的检测等。

5. 纳米生物传感器用于神经退行性疾病诊断

多发性硬化症 (MS) 是一种影响中枢神经系统的慢性神经系统疾病，诊断通常依赖于MRI和腰椎穿刺等方法，但这些方法昂贵且不舒服。Ionescu等人使用简单便携的传感技术能够区分MS患者和健康个体的呼出气样本；Ettema等人使用名为aeoNoseTM的电子鼻设备能够区分MS患者和健康个体。阿尔茨海默病 (AD) 导致神经元损伤和破坏，引起痴呆，早期疾病检测对于症状管理和提高患者生活质量非常重要。帕金森病 (PD) 的诊断存在较高的误诊概率和多种混淆因素，尤其是在早期阶段。Bach等人使用Cyranose320和离子迁移谱来区分AD、PD和健康对照；Tisch等人使用基于纳米材料的传感器阵列和气相色谱-质谱 (GC-MS) 来区分AD、PD和健康对照；Lau等人开发了基于MOS纳米传感器的阵列并结合GC-MS进行分析；Nakhleh等人使用基于MCNP和SWCNT的纳米传感器阵列来区分特发性PD (iPD) 和其他帕金森综合征以及健康人。

图为多发性硬化症导致髓鞘正常和受损

纳米医学在基于呼出气分析的准确疾病诊断方面展现出广阔前景。通过精心选择可与分析物聚合的材料组合，能够优化比色传感器对肺癌诊断的特异性与灵敏度。复合、杂化及多功能材料 (如导电聚合物、分子印迹聚合物、金属氧化物和碳基材料等) 可用于提升传感器在低浓度下的响应表现。当前，先进的数据处理、信号放大以及数据挖掘技术被应用于超灵敏传感器的优化设计之中，而人工智能和机器学习算法在提高医疗纳米传感器诊断与治疗的准确性和效率方面取得了显著进展。纳米材料基传感器设备已被用于早期疾病诊断以及多种神经退行性疾病、糖尿病和各种癌症的鉴别诊断。早期精确诊断对于系统症状管理以及患者生活质量的改善至关重要，纳米传感器能够提供快速诊断，节省医疗成本，减少对昂贵成像测试的需求。

未来期望设计和开发具有高灵敏度与可调选择性的呼吸传感器，以实现更便捷、低成本且可穿戴的设备。通过呼吸组学 (如生物标志物发现、特定挥发性有机化合物检测以及使用常规诊断方法进行验证)，有望实现疾病诊断的快速测试，促进早期医疗干预，降低死亡率。在呼吸组学和挥发组学领域，人工智能可能有助于预测新的生物标志物和目标分子，并阐明每个因素在疾病诊断中的意义。总之，纳米传感器在疾病诊断中具有巨大潜力，未来的研究应致力于克服当前挑战，进一步提高其性能和临床应用价值。

随着科技的迅猛发展，早期且准确的疾病诊断与治疗已然成为科学研究的关键议题。纳米医学在疾病诊断领域，尤其是呼出气体分析 (Exhaled Breath Analysis, EBA) 方面展现出了巨大的潜力。基于纳米材料的气体传感器能够通过EBA检测多种疾病，原因在于这些疾病的代谢产物可在呼出气体中被检测与测量。纳米传感器的设计与开发，为非侵入式、精准诊断多种疾病开辟了新的研究方向。本篇由希腊雅典国立和卡波迪特里亚大学Nefeli Lagopati团队撰写并发表于Chemosensors 期刊的文章详细介绍了纳米传感器在呼出气分析中的应用，以及其在早期和非侵入性疾病诊断中的重要作用。通过深入探讨纳米材料和气体基纳米传感器，了解了各种类型的纳米传感器，如表面增强拉曼散射传感器、比色传感器、电化学传感器、化学电阻器、压电传感器和电子鼻等。这些传感器在检测呼出气中的挥发性有机化合物（VOCs）方面具有独特优势和潜力，能够提高检测的灵敏度、选择性和准确性，为疾病诊断提供更可靠的依据。此外，文章还着重阐述了纳米传感器在糖尿病、癌症 (包括肺癌、头颈部癌症等) 和神经退行性疾病 (如阿尔茨海默病、帕金森病和多发性硬化症) 诊断中的应用。纳米技术的应用为这些疾病的诊断提供了新的途径与方法，有望实现早期诊断、改善治疗效果并提高患者的生活质量。

1. 纳米传感器在呼出气体分析中的作用

纳米传感器在EBA中的应用，依赖于其高灵敏度和选择性，能够检测到呼出气体中的特定生物标志物。这些生物标志物可能与特定疾病相关联，使得EBA成为一种低成本、广泛可用的商业工具，甚至可以作为疾病自检工具。这不仅能够引导患者接受适当的专科治疗，避免昂贵的检测，还能实现早期诊断和治疗，从而提高生活质量。纳米材料的使用显著提高了传感器的性能和检测灵敏度。现已开发了多种类型的纳米传感器，包括基于气体的纳米传感器、比色传感器、电化学传感器、化学电阻器、压电传感器和电子鼻等。这些传感器展示了较高的灵敏度和响应性，能够检测挥发性有机化合物 (Volatile Organic Compounds, VOCs)，并在呼吸分析中得到应用。

图为由几种底物修饰的AuNPs的聚集和相应的数字指纹

2. 纳米材料和气体基纳米传感器

SERS作为一种光学传感方法，在气体分析中具有广泛应用。通过纳米技术的应用，SERS能够提高检测的灵敏度和选择性。SERS传感器能够通过表面等离子体共振 (Surface Plasmon Resonance, SPR) 特性，专门检测单一或一组VOCs。通过改进纳米材料的形态或结合具有高亲和力的纳米颗粒与分析物分子，可以增强拉曼信号。比色传感器利用光学技术，允许交叉反应检测，能够同时识别多种分子。这类传感器通常可靠且易于使用，可以开发为可穿戴设备。比色传感器基于观察到的着色剂的光学变化，使用各种染料来确定多种化合物。电化学传感器主要针对人类呼吸中的醛类、一氧化碳和一氧化氮。这类传感器由两个电极和一个电解质溶液组成，形成一个闭合电路。VOCs的浓度与产生的电流成正比。通过选择性电极，可以构建电化学细胞。化学电阻器是另一种有前景的基于气体的传感器类型。它们的设计简单和允许进行简单、精确测量的能力是其主要特点。通常，半导体或金属感测层连接两组互指电极。当传感器暴露于气体时，其电阻会发生变化，但两个电极之间的电位保持不变。压电传感器在施加机械应力到敏感层表面时产生电压。石英晶体微天平 (QCM) 是这类传感器的代表类别。通过使用对特定气体敏感的化学层对这些传感器进行涂层，可以增强其灵敏度。当不清楚存在哪些VOCs，或者当存在广泛的化合物时，最好尝试使用电子鼻系统。电子鼻通过结合多种材料和多个非选择性气体传感器的阵列，并利用模式识别算法，允许准确测量VOCs。不同的纳米材料具有独特的传感特性，如MOS、CNTs、基于石墨烯的材料和聚合物，被用作传感材料；负载催化剂的MOS传感器已被用于检测糖尿病。

图为化学电阻的主要分类和三种常见的基于MOS的电子鼻用于LC和其他疾病的检测

3. 纳米传感器通过呼出气监测可用于疾病诊断

糖尿病与纳米传感器诊断：目前糖尿病的诊断方法包括空腹血糖 (FPG) 水平分析、口服葡萄糖耐量试验 (OGTT) 和血红蛋白A1c (HbA1c) 水平检测等，但这些方法存在疼痛、不舒适、检测结果受多种因素影响、无法连续监测以及不能早期发现疾病等问题。纳米技术为开发用于呼出气分析的独特创新传感器提供了新的途径，金属基纳米传感器 (MOXs)，如 SnO₂、ZnO、WO₃、石墨烯和In₂O₃等，已被广泛研究用于检测VOCs，尤其是丙酮。这些传感器具有紧凑的尺寸、易于生产、成本低和测量简单等优点。

图为电子鼻的示意图，由五个传感器组成，专注于检测各种挥发性有机化合物

4. 纳米生物传感器用于癌症诊断

EBA具有样本简单、收集过程方便、成本低、传感器便携和无创等优点，呼出气中的VOCs与肺癌相关，特定气体可用于诊断不同类型的癌症。一些研究应用了传感器阵列和分析物的组合，取得了很有前景的结果。例如，Dong-MinKim等人开发的基于树枝状分子/AuNP修饰的玻碳电极的安培传感器，Mazzone等人创建的应用比色传感器阵列的呼出气肺癌生物标志物，以及一些基于纳米材料的传感器对肺癌相关蛋白标志物和VOCs的检测等。

5. 纳米生物传感器用于神经退行性疾病诊断

多发性硬化症 (MS) 是一种影响中枢神经系统的慢性神经系统疾病，诊断通常依赖于MRI和腰椎穿刺等方法，但这些方法昂贵且不舒服。Ionescu等人使用简单便携的传感技术能够区分MS患者和健康个体的呼出气样本；Ettema等人使用名为aeoNoseTM的电子鼻设备能够区分MS患者和健康个体。阿尔茨海默病 (AD) 导致神经元损伤和破坏，引起痴呆，早期疾病检测对于症状管理和提高患者生活质量非常重要。帕金森病 (PD) 的诊断存在较高的误诊概率和多种混淆因素，尤其是在早期阶段。Bach等人使用Cyranose320和离子迁移谱来区分AD、PD和健康对照；Tisch等人使用基于纳米材料的传感器阵列和气相色谱-质谱 (GC-MS) 来区分AD、PD和健康对照；Lau等人开发了基于MOS纳米传感器的阵列并结合GC-MS进行分析；Nakhleh等人使用基于MCNP和SWCNT的纳米传感器阵列来区分特发性PD (iPD) 和其他帕金森综合征以及健康人。

图为多发性硬化症导致髓鞘正常和受损

纳米医学在基于呼出气分析的准确疾病诊断方面展现出广阔前景。通过精心选择可与分析物聚合的材料组合，能够优化比色传感器对肺癌诊断的特异性与灵敏度。复合、杂化及多功能材料 (如导电聚合物、分子印迹聚合物、金属氧化物和碳基材料等) 可用于提升传感器在低浓度下的响应表现。当前，先进的数据处理、信号放大以及数据挖掘技术被应用于超灵敏传感器的优化设计之中，而人工智能和机器学习算法在提高医疗纳米传感器诊断与治疗的准确性和效率方面取得了显著进展。纳米材料基传感器设备已被用于早期疾病诊断以及多种神经退行性疾病、糖尿病和各种癌症的鉴别诊断。早期精确诊断对于系统症状管理以及患者生活质量的改善至关重要，纳米传感器能够提供快速诊断，节省医疗成本，减少对昂贵成像测试的需求。

未来期望设计和开发具有高灵敏度与可调选择性的呼吸传感器，以实现更便捷、低成本且可穿戴的设备。通过呼吸组学 (如生物标志物发现、特定挥发性有机化合物检测以及使用常规诊断方法进行验证)，有望实现疾病诊断的快速测试，促进早期医疗干预，降低死亡率。在呼吸组学和挥发组学领域，人工智能可能有助于预测新的生物标志物和目标分子，并阐明每个因素在疾病诊断中的意义。总之，纳米传感器在疾病诊断中具有巨大潜力，未来的研究应致力于克服当前挑战，进一步提高其性能和临床应用价值。