Empowering Gliadin Detection: A Visible-Code Semiquantitative Lateral Flow System for Rapid and Reliable Results
賦能麥醇溶蛋白檢測：一種可視代碼半定量側流系統以實現快速可靠的結果
發表於 September 11, 2025 ACS Omega期刊
論文導讀
對於乳糜瀉患者而言，嚴格避免麩質（Gluten）是維持健康的唯一途徑。然而，麩質的主要致病成分麥醇溶蛋白（Gliadin）難溶於水，使得快速檢測面臨巨大挑戰。儘管側流免疫分析法（Lateral Flow Assay, LFA，即俗稱的快篩）廣受歡迎，但其最大的技術瓶頸在於「鉤狀效應」（Hook Effect）：當麩質濃度過高時，反而會導致訊號減弱甚至消失，產生危險的假陰性結果。
本研究的重大突破在於開發了 LEO (Lateral flow Enhanced by Optical imaging) 可視代碼半定量側流系統。這是一個便攜式麩質檢測系統，旨在提供實驗室級的精確度，同時克服傳統快篩的限制。
LEO系統的核心創新：
研究團隊首次將競爭型（Competitive Assay）和夾心型（Sandwich Assay）兩種不同敏感度的檢測模式整合到同一片快篩試紙上。透過設計三條線路（O線：控制線、E線：10 ppm敏感線、L線：5 ppm敏感線），並觀察它們的組合模式，系統能夠輸出一個四段式可視代碼，清晰區分麩質濃度是在 0-5 ppm、5-10 ppm、10-20 ppm 還是超過 20 ppm 的高濃度區。這項創新設計從根本上消除了鉤狀效應的風險。
該系統結合了 LFA 的快速性與智慧型手機圖像分析 App 的定量能力，可在3分鐘內提供結果，準確度高達98%以上，靈敏度（透過App量化）可達 0.1 ppm，遠低於法規標準（20 ppm）。LEO系統成功地在餐廳的「無麩質」食物中檢測出隱藏麩質，證明其在實際應用中的高度可靠性。
論文可看度（Readability）
★★★★★ (五顆星)
本文是食品分析化學領域方法學的重大進展，不僅解決了側流快篩的經典難題（鉤狀效應），還將結果從「定性」（有無）提升至「半定量」（多少），具有極高的學術價值和商業轉化價值。
論文亮點（Highlights）
- 雙模式整合代碼：
首次將競爭型和夾心型免疫分析整合到單一 LFA 試紙上，利用「可視代碼」實現半定量，並成功規避傳統快篩在高濃度下的假陰性風險。 - 超快速與超靈敏：
3分鐘內完成檢測，靈敏度可達 0.1 ppm，保障了對微量過敏原極為敏感的消費者群體。 - IoT智慧化：
透過專屬 App 進行定量分析、數據紀錄和雲端共享，將 LFA 檢測從簡單的目視判斷，升級為可追溯的智慧化工具。 - 商業與公共衛生價值：
LEO系統（Love Eating Out）的設計理念直接服務於麩質不耐受者的生活需求，具有極強的市場應用潛力和公共衛生意義。
