隨著工業化和城市化的快速推進，水中微量污染物的監測與控制已成為全球性的環境挑戰。清華大學環境學院施漢昌教授及其團隊長期致力于水中微量污染物與生物傳感技術的研究與開發，為水質安全提供了創新的解決方案。

水中微量污染物，如抗生素、內分泌干擾物、持久性有機污染物等，盡管濃度極低（通常為納克或皮克每升級別），卻可能對生態系統和人類健康構成長期、隱蔽的威脅。傳統的水質監測方法，如色譜-質譜聯用技術，雖然準確度高，但往往存在設備昂貴、操作復雜、耗時較長、難以實現在線實時監測等局限。因此，發展快速、靈敏、經濟且便于現場應用的監測技術顯得尤為迫切。

在此背景下，生物傳感技術展現出巨大的潛力。生物傳感技術是利用生物識別元件（如酶、抗體、核酸、全細胞或生物組織）與待測物發生特異性反應，再通過物理或化學換能器將反應信號轉化為可定量檢測的電、光、熱等信號的分析技術。施漢昌教授團隊的研究重點，正是將先進的生物識別機制與微納加工、光電檢測等工程技術相結合，開發用于水中微量污染物檢測的新型生物傳感器。

團隊的研究與開發工作主要體現在以下幾個方向：

1. 高特異性生物識別元件的篩選與固定化：針對不同類別的微量污染物，團隊致力于篩選和改造具有高親和力與特異性的生物分子，如基因工程抗體、核酸適配體或工程微生物。研究高效的固定化方法，確保生物元件在傳感器表面的活性和穩定性，這是實現傳感器長期可靠運行的關鍵。

1. 高靈敏信號轉換與放大策略：為了檢測超低濃度的污染物，團隊探索了多種信號放大技術。例如，利用納米材料（如金納米顆粒、量子點、石墨烯）的巨大比表面積和優異電子特性來增強信號響應；或引入酶催化、DNA鏈置換等生化級聯反應，將單個識別事件轉化為顯著的可測信號，從而將檢測靈敏度提升至傳統方法的數倍乃至數十倍。

1. 微流控芯片與集成化傳感器系統：基于微流控技術，團隊設計并制作了集成樣品預處理、反應、分離和檢測于一體的微型分析平臺。這種“芯片實驗室”系統能夠實現自動化操作，顯著減少試劑消耗和檢測時間，并使設備朝著便攜化、智能化的方向發展，非常適合用于水源地、水廠、管網等場景的現場快速篩查與在線監測。

1. 實際水樣的適用性研究與技術驗證：天然水體的成分復雜，可能存在多種干擾物質。團隊高度重視生物傳感器在實際水環境中的性能驗證，系統研究濁度、pH值、離子強度、常見共存物等因素對檢測準確度的影響，并通過設計特異性識別層、引入內參校正等方法提高傳感器的抗干擾能力和可靠性。

施漢昌教授團隊的工作不僅停留在實驗室階段，還積極推動技術的產業化應用。他們開發的部分生物傳感設備已在一些飲用水源地、城市供水系統以及突發性水污染事件的應急監測中進行了示范應用，為保障水質安全提供了有力的技術工具。

水中微量污染物的監測需求將持續增長。生物傳感技術的發展，特別是與人工智能、物聯網、大數據分析的深度融合，將催生出更智能、更網絡的實時水質監控預警系統。清華大學施漢昌教授團隊在該領域的前沿探索，代表了環境生物技術開發的一個重要方向，其成果對于構建從源頭到龍頭的全流程水質安全保障體系，實現水環境的精準治理與風險防控，具有重要的科學意義和廣闊的應用前景。