Research advances in the clinical application of lateral flow assay-based point-of-care testing

Meng Ruyan; Ji Jianing; Zhao Yan; Zhang Yufang; Wang Xing; Wang Zhizeng

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Research advances in the clinical application of lateral flow assay-based point-of-care testing

更新时间：2025-09-23

- Research advances in the clinical application of lateral flow assay-based point-of-care testing
- Journal of Chongqing Medical University Pages: 1-9(2025)
- 作者机构：
  
  1.重庆大学医学院智慧检验与分子医学中心，重庆 400044
  2.河南大学抗体药物开发技术国家地方联合工程实验室，开封 475004
  3.西南医科大学附属医院核医学科，泸州 646000
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： R446.1;
- Received：29 May 2025，
  
  Published Online：23 September 2025，
- 稿件说明：
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孟如妍,季家宁,赵妍等.基于侧向层析的即时检测在临床中的研究进展[J].重庆医科大学学报.

Meng Ruyan,Ji Jianing,Zhao Yan,et al.Research advances in the clinical application of lateral flow assay-based point-of-care testing[J].Journal of Chongqing Medical University.
孟如妍,季家宁,赵妍等.基于侧向层析的即时检测在临床中的研究进展[J].重庆医科大学学报. DOI：

Meng Ruyan,Ji Jianing,Zhao Yan,et al.Research advances in the clinical application of lateral flow assay-based point-of-care testing[J].Journal of Chongqing Medical University. DOI：

摘要

侧向层析（lateral flow assay，LFA）作为即时检测（point-of-care testing，POCT）的核心技术，通过层压试纸条结构与多元检测原理，实现了病原体、肿瘤标志物及健康指标的快速检测，是当前即时检测最成功的技术之一。本综述系统阐述LFA的组成、检测原理及临床应用，并结合人工智能（artificial intelligence，AI）与全生命周期健康管理需求，探讨其智能化升级方向。当前该技术存在半定量判读主观性等问题，未来结合纳米材料、智能识别及云端管理，LFA将朝精准定量、多模态检测及智能化发展，助力分级诊疗，推动个性化精准医疗。随着医科与工科的融合，AI图像识别与深度学习技术的融入，使LFA从单纯结果判读可以考虑迈向“检测－建议”一体化，通过“纳米材料+智能算法+云端数据”的深度融合，成为基层医疗与精准医疗的关键纽带，助力实现“健康中国2030”的宏伟目标。

Abstract

Lateral flow assay（LFA），as the core technique of point-of-care testing（POCT），enables rapid detection of pathogens，tumor biomarkers，and health indicators through its laminated test strip structure and multiplex detection principles，making it one of the most successful instant diagnostic technologies to date. This review systematically elaborates on the components，detection principles，and clinical application of LFA and explores the directions for intelligent upgrade by integrating artificial intelligence（AI） and the demands of whole-lifecycle health management. Current challenges，such as subjective semi-quantitative interpretation，highlight the need for future advances in precise quantification of this technology，multimodal detection，and intelligent development through the integration of nanomaterials，smart recognition，and cloud management，thereby facilitating hierarchical diagnosis and treatment and promoting the development of individualized precision medicine. With the integration of medical and engineering fields，AI image recognition and deep learning techniques will help LFA evolve from simple interpretation of results into “detection-recommendation” integration and become a critical nexus between primary medical care and precision medicine through the deep integration of “nanomaterials+intelligent algorithms+cloud data”，ultimately supporting the realization of the “Healthy China 2030” vision.

关键词

Keywords

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