近日，济南大学前沿交叉科学研究院刘宏教授与周伟家教授领衔的研究团队在国际权威期刊《Materials Science and Engineering: R: Reports》上发表了一篇题为“Patterning technologies in bioanalysis: From sensing surface construction to detection applications”的综述文章。该文系统梳理了表面图案化技术在生物分析领域的最新进展，深入探讨了其从传感界面构建到实际检测应用的全链条价值。
文章首先回顾了当前生物标志物检测的主流方法，如酶联免疫吸附测定（ELISA）、聚合酶链式反应（PCR）和质谱（MS）等，客观分析了这些传统技术在灵敏度、操作便捷性以及对大型设备依赖等方面的局限。在此背景下，表面图案化技术因其在微纳尺度上对材料表面进行精准构筑的能力，以及在调控分子识别与信号转导方面的独特优势，逐渐成为提升生物传感器性能的关键路径。
随后，作者详细阐述了三类核心图案化策略——微纳制造、沉积与自组装，并对紫外光刻、电子束光刻、等离子体刻蚀、物理/化学气相沉积、电化学沉积、喷墨与3D打印、微流控辅助图案化及分子自组装等多种具体技术进行了比较。这些方法在加工精度、材料兼容性、成本效率及通量方面各有所长，可根据生物传感平台对结构精细度与功能适配性的不同需求，灵活采用单一或组合工艺，为构建高性能传感界面提供坚实的技术支撑。
在应用层面，该综述重点展示了图案化表面在核酸、蛋白质、细胞、离子、葡萄糖、激素乃至挥发性有机化合物（VOCs）等多类生物标志物检测中的成功实践。通过设计微流道、纳米金属阵列、微针结构等多样化平台，并协同调控其微纳形貌与表面化学性质，研究者们实现了目标分子的高效富集、信号显著放大以及多指标同步检测，从而大幅提升了检测的灵敏度、稳定性与通量，为疾病早期筛查、实时健康监测和现场快速诊断提供了切实可行的技术方案。
最后，文章指出，尽管表面图案化技术展现出巨大潜力，但仍面临诸如生物相容性优化、高精度图案的大规模可控制备、多技术集成匹配以及图案化材料长期稳定性等挑战。面向未来，作者提出应深度融合人工智能以实现传感界面的智能设计，推动数据驱动的精准检测；同时加强多技术协同制造、开发具备自修复能力的新型功能材料，并推进检测系统的微型化与集成化。这些方向有望加速表面图案化技术在个性化医疗和即时诊断等场景中的规模化落地，助力生物传感与精准诊断迈向更高效、便捷与智能化的新阶段。
本论文第一作者为硕士生柳明洋与讲师孙志伟，通讯作者包括孙志伟讲师、刘晓燕教授、周伟家教授及刘宏教授。
