Smart biosensors for food safety 4.0: a review

方法

整合纳米材料、适配体、DNA酶与机器学习、物联网及数据分析的文献综述。

发现

智能生物传感器可推动食品安全管理由反应式检测转向预测性风险预警与决策支持。

机会点

可研究多源传感器数据融合与在线校准，提升现场检测可靠性和监管可验证性。

食品污染仍然是一项严峻的全球性挑战，其驱动因素包括集约化农业、环境污染、复杂供应链以及与气候相关的扰动。色谱法、质谱法和免疫分析等传统分析技术具有较高的准确性，但受限于成本、时间和实验室依赖性。生物传感器已成为快速、灵敏的替代方案；然而，现有大多数综述主要关注传感器分类，而非其在现代食品安全框架中的系统性作用。本综述批判性地考察了用于检测食品污染物（包括重金属、农药、过敏原、真菌毒素和食源性病原体）的生物传感器的最新进展，同时强调向智能生物传感系统的转变。特别关注纳米材料、适配体、DNA酶和全细胞生物传感器与机器学习、物联网（IoT）及数据驱动分析的融合，从而实现实时、现场和预测性监测。通过将生物传感器置于食品安全4.0的概念框架内，本综述强调了智能生物传感器如何推动食品安全管理从被动检测转向主动风险预测和决策支持。文中讨论了传感器稳定性、数据可靠性、法规验证和可扩展性方面尚存的挑战，并展望了将生物传感器作为全球食品监测系统互联组件进行部署的未来方向。