Флуоресцентное определение глюкозы и АТФ в биологических системах: фотophysical механизмы и разработка зондов с помощью ИИ

Глюкоза и аденозинтрифосфат (АТФ) — важнейшие метаболические биомаркеры, участвующие в регуляции клеточного энергетического обмена, поддержании физиологического гомеостаза и прогрессировании заболеваний. Поэтому их точное определение в реальном времени имеет большое значение для биологических и биомедицинских исследований. Традиционные аналитические методы отличаются высокой чувствительностью и точностью, однако требуют сложного оборудования и трудоёмкой подготовки образцов, что ограничивает их применение для непрерывного мониторинга и диагностики непосредственно у места оказания медицинской помощи. Флуоресцентная спектроскопия стала мощным аналитическим методом благодаря высокой чувствительности, быстрому отклику, возможности управлять фотophysical свойствами и совместимости с биологической визуализацией и мониторингом в реальном времени. В этом обзоре критически анализируются последние достижения в разработке флуоресцентных зондов и оптических биосенсорных платформ для определения глюкозы и АТФ. Особое внимание уделено взаимосвязи между конструкцией молекулярного зонда, его фотophysical поведением и эффективностью сенсора. Рассматриваются основные механизмы флуоресцентного преобразования сигнала — фотоиндуцированный перенос электрона (PET), внутримолекулярный перенос заряда (ICT), фёрстеровский резонансный перенос энергии (FRET) и агрегационно-индуцированная эмиссия (AIE) — с точки зрения динамики возбуждённых состояний и спектроскопических характеристик. Типичные сенсорные платформы сопоставляются по пределу обнаружения, линейному динамическому диапазону, селективности, времени отклика и эффективности в сложных биологических средах. Освещаются актуальные проблемы, связанные с интерференцией сигнала, фотостабильностью зондов, биосовместимостью и ограниченной применимостью в исследованиях in vivo. Кроме того, обсуждаются перспективные вычислительные методы и подходы, основанные на анализе данных, включая расчёты в рамках теории функционала плотности, зависящие от времени (TD-DFT), анализ HOMO–LUMO, машинное обучение (ML) и прогнозирование фотophysical свойств с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Эти методы могут способствовать рациональной оптимизации зондов и лучшему пониманию механизмов их действия. В целом обзор раскрывает механистические и вычислительные аспекты разработки флуоресцентных зондов и биосенсорных платформ и предлагает основу для создания оптических биосенсоров нового поколения с повышенными чувствительностью и селективностью и расширенной применимостью in vivo.