行业价值

SERS是一种基于光学读出的振动光谱方法，可在等离激元纳米结构产生的局域电磁场增强作用下实现高灵敏、非破坏的分子检测。其更容易与原位检测、动态监测及小型化仪器结合，为代谢检测从实验室走向临床与现场应用提供了新的可能。论文首先从原理层面总结了SERS用于代谢检测的四个关键优势：

图片

灵敏度与特异性兼具：具备指纹式的分子识别能力，基于等离激元纳米材料提升检测灵敏度，可达单分子水平；

小分子代谢物大小与近场尺度匹配：代谢物尺寸与电磁场热点尺度相近，更有利于获得稳定、可解释的光谱信息；

非破坏、可用于动态过程监测：为实时/在线代谢变化观察提供可能；

实用性与可及性：样品处理与设备小型化趋势，使其更贴近床旁、基层与资源受限场景需求。

在本论文中，作者强调多数SERS技术仍偏“检测导向（sensing-oriented）”，距离“真正代谢组学（omics-level）”尚有鸿沟。文章将关键挑战概括为四类，并围绕上述瓶颈问题，重点梳理了推动领域前进的四类技术进展。

瓶颈问题1 — 定量检测的可重复性不足

热点与分子吸附的随机性会带来强烈波动，尤其在低浓度/稀有事件下更突出。

技术突破1 —Digital SERS：用“事件计数”提升定量检测的可重复性。

作者指出数字化思路可将传统“模拟强度”转化为“是否发生增强事件”的二元统计，基于泊松分布的统计学原理，使得误差更可控、定量更稳健，为痕量代谢物定量提供新路径。

瓶颈问题2 — 分子归因存在歧义

复杂生物样本中多组分叠加、背景干扰与信号波动，使得“谱峰来自谁”不易判定。

技术突破2 — SERSome / MORE-SERSome：从单谱图到“光谱集合”的组学化表达。

文章提出以表面增强拉曼分子组（SERSome）的方式进行表征，通过获取光谱集提升对复杂样本检测的鲁棒性，并从统计学的角度定量评估复杂分子组成表征的重复性；文章进一步分析当前光谱分子水平解析的相关研究进展，近年来“分子水平可解析的表面增强拉曼分子组”技术（Molecule-resolvable SERSome, MORE SERSome）基于无标记SERS天然的选择性检测原理，建立了针对多种不同生物体系（如血清、前列腺液、细菌等）的可解析分子组，实现了对复杂样本无标记SERS光谱的分子水平解析，有望推动更高通量、更可解释的多指标代谢物检测。

瓶颈问题3 — 分子覆盖范围受限

纳米材料表面化学选择性导致部分代谢物不易富集/不易被检测，限制了覆盖度。

技术突破3 — 探针分子功能化：扩大可检测代谢物覆盖面

通过在纳米材料表面引入不同“分子探针/功能基团”，实现对特定代谢物的选择性富集或亲和调控，从而突破材料表面化学带来的覆盖限制。

瓶颈问题4 — 数据复杂度高、解析难

大量谱图、强背景差异与多变量耦合，要求更强的数据分析与可解释性能力。

技术突破4 — AI辅助谱图分析：让复杂数据“可用、可解释”

文章强调，机器学习/深度学习不仅能提升分类与预测性能，还可结合迁移学习、模型解释等策略，在标注数据有限、背景差异显著的场景下实现更稳健的定量与生物标志物挖掘。

论文将SERS在代谢组学研究应用进展概括为三个层级：

首先在靶向检测（Targeted detection）方面，可围绕特定代谢物或生物标志物实现快速、灵敏的定量与识别；

其次在表型谱（Phenotypic profiling）层面，通过样本整体光谱模式的差异来反映疾病状态或生理变化，从而支持分型、分层与判别；

更进一步研究正向真正意义上的代谢组学（Metabolomics）迈进，即在更大分子覆盖度、更强可解释性与更高通量的基础上，推动SERS从“检测工具”走向“组学平台”。总体而言，这些应用不仅服务于基础研究探索，也展现出在手术辅助判断、体液样本诊断以及单细胞代谢分析等方向的潜在临床转化价值。

在本文的最后作者进一步提出了SERS迈向真正的代谢组学技术的下一阶段发展关键：首先要以标准化与可比性为基础，建立覆盖样品处理、测量流程、质量控制与数据规范的统一体系，确保不同实验与不同平台之间结果可复现、可对照；在此之上，进一步提升分析能力与代谢物覆盖度，围绕多分子解析、分子库构建以及更可靠的定量与解释框架持续突破；同时需要开展系统级优化，将纳米材料设计、界面相互作用调控、实验流程与算法分析协同起来，以整体方案提升选择性与灵敏度；此外，作者强调与多模态框架融合的重要性，通过与MS、成像及临床指标等信息互补，增强机制解释力度并推动临床转化；最后，面向更具挑战性的应用场景，研究还应持续攻关体内与动态代谢监测所需的生物相容性、对生理过程的扰动控制以及长期稳定性等关键问题。