近日，生态与环境学院谢平团队在免疫技术检测微囊藻毒素领域取得研究进展，成果发表在环境科学和生态学TOP期刊J. Hazard. Mater.（IF=10.588），题目为：Immunoassay technology: Research progress in microcystin-LR detection in water samples，论文链接：https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2021.127406。该成果第一作者为2020级博士研究生生张辉霞同学，刘勇教授、谢平研究员为该论文的共同通讯作者，云南大学为第一通讯单位。

19世纪以来，蓝藻水华导致水生和陆生生物死亡就引起了广泛关注。微囊藻毒素 (MC-LR) 是最典型的蓝藻毒素之一。因此，快速、灵敏、准确地测定MC-LR对人类和动物的健康的影响具有重要作用。免疫分析是指利用免疫学原理，以被测物质为抗原或抗体，测定样品中被测物质含量的方法。在分析应用中，免疫分析技术可以利用抗体的特异性识别MC-LR，从而达到检测MC-LR目的。在这篇综述中，谢平团队重点介绍了过去二十年对MC-LR的免疫测定检测，包括经典的酶联免疫吸附测定 (ELISA)、现代光信号免疫测定和电信号免疫测定。这些检测方法均以水环境为主要检测系统。通过比较分析不同检测方法的优缺点，阐述了免疫分析在水样中的原理和应用。此外，论文还系统介绍了免疫分析当前面临的挑战和未来发展趋势，为免疫测定法检测MC-LR提供了新的见解。

该免疫测定方法检测MC-LR示意图

论文提供了两种思路改进传统免疫检测藻毒素方法，作者认为免疫分析应该为体外和体内MC-LR检测开辟新的途径。1）免疫分析机制结合光学材料检测MC-LR。基于免疫荧光原理，应该构建一个新的近红外荧光平台（罗丹明荧光平台是最佳选择）。探索MC-LR的识别位点，然后将其引入荧光平台结构以进一步构建MC-LR近红外荧光探针。由于该探针的强光穿透性，该探针可以在体内实现MC-LR荧光检测。因此，开发一类荧光分子工具对于分析生物体中MC-LR的分布特征至关重要。这些工具将为人体内MCs的毒理学分析提供重要线索。 2) 结合人工智能 (AI) 与免疫传感器应用于MCs检测。例如，人们可以开发具有SERS活性的花状AuNPs来制造柔性的纸基SERS免疫传感器。该免疫测定法可以获取水样中MC-LR的放大拉曼信号。目的是通过使用人工智能工具开发合适的预测模型。由于预测效率要求，多元散射校正集成竞争自适应加权偏最小二乘模型可以作为 MCs检测的优先选项。目前，虽然ELISA试剂盒已经开发并应用于MC-LR检测，但与AI技术的联合免疫分析才刚刚起步。因此，用于检测MC-LR的免疫测定方法的商业化很难在短时间内实现。

这项工作得到了国家自然科学基金（51973082、51503077）、云南省社会发展项目（202103AC100001）和云南省科技厅（202001BB050078）的资助，以及中国科学院战略重点研究计划（XDB31000000）和云南大学高层次人才计划（20198006、20200105）的支持。

供稿：生态与环境学院

编辑：李哲

责任编辑：曾文蕊