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文獻(xiàn)分享:基于激發(fā)譜編碼的單發(fā)射短波紅外鑭系熒光團(tuán)調(diào)色板

瀏覽次數(shù):340 發(fā)布日期:2025-11-18  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

         在外科手術(shù)的方寸之間,醫(yī)生既要精準(zhǔn)切除腫瘤,又要避開血管等關(guān)鍵結(jié)構(gòu),還要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)器官功能——這就像在“黑暗迷宮”里做手術(shù),風(fēng)險(xiǎn)高、難度大。而現(xiàn)在,復(fù)旦大學(xué)的科研團(tuán)隊(duì)帶來了顛覆性突破,讓手術(shù)臺(tái)從此有了“實(shí)時(shí)導(dǎo)航圖”! 

         近日,復(fù)旦大學(xué)化學(xué)系張凡/王尚風(fēng)團(tuán)隊(duì)聯(lián)合計(jì)算與智能創(chuàng)新學(xué)院顏波/譚偉敏團(tuán)隊(duì)的研究成果,以《基于激發(fā)譜編碼的單發(fā)射短波紅外鑭系熒光團(tuán)調(diào)色板:用于實(shí)時(shí)活體多光譜成像》為題,在線發(fā)表于頂刊《自然光子學(xué)》(Nature Photonics)。這項(xiàng)研究不僅發(fā)明了新型分子工具,更結(jié)合AI技術(shù),為精準(zhǔn)醫(yī)療打開了全新局面。 

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圖1:近紅外二區(qū)小動(dòng)物活體成像系統(tǒng)

傳統(tǒng)成像“卡脖子”?“鑭系彩虹”破難題 
要在活體深層組織里“看清”多個(gè)目標(biāo),傳統(tǒng)熒光成像一直有繞不開的痛點(diǎn): 

         -可見光探針(400-750nm)易被組織散射、受自發(fā)熒光干擾,圖像模糊不清;

         -短波紅外光(750-2500nm)雖能“看得更深”,但現(xiàn)有探針亮度不足、信號(hào)重疊,沒法同時(shí)追蹤多個(gè)位點(diǎn)。

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圖2:近紅外二區(qū)顯微成像系統(tǒng)

         針對(duì)這些難題,團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新設(shè)計(jì)出“鑭系彩虹(Lanbow)”分子調(diào)色板——利用稀土元素鉺(Er³⁺)的獨(dú)特光學(xué)特性,構(gòu)建出一系列三明治結(jié)構(gòu)的酞菁鉺配合物探針。它們的吸收波長(zhǎng)覆蓋673-772nm,發(fā)射卻統(tǒng)一集中在1530nm(這個(gè)波段組織散射小、自發(fā)熒光幾乎為零),完美解決了“看得深、分得清”的核心問題。

AI助力“實(shí)時(shí)解碼”,手術(shù)導(dǎo)航邁入“多色時(shí)代”

         有了優(yōu)質(zhì)的成像數(shù)據(jù),如何讓它在手術(shù)中“即時(shí)可用”?團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步引入AI算法,搭建了波長(zhǎng)感知的端元提取AI模型(EndmemberNet)。

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圖3:小型化近紅外二區(qū)成像系統(tǒng)

         傳統(tǒng)多光譜成像分析依賴專家手動(dòng)處理,耗時(shí)久、難實(shí)時(shí);而EndmemberNet能自動(dòng)完成高維多光譜數(shù)據(jù)的分析,快速提取光譜特征、分解信號(hào)——在結(jié)直腸癌小鼠模型實(shí)驗(yàn)中,這套系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)“五色導(dǎo)航”:同步可視化腫瘤原發(fā)灶、轉(zhuǎn)移結(jié)節(jié)、血管與腸道運(yùn)動(dòng),術(shù)中實(shí)時(shí)輸出清晰的解剖結(jié)構(gòu)與功能信息。 

跨學(xué)科融合,開啟醫(yī)學(xué)成像新未來

         這項(xiàng)成果的核心,是化學(xué)與人工智能的深度交叉:“鑭系彩虹”提供了高質(zhì)量成像“原料”,AI則實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的“實(shí)時(shí)解碼”,共同搭建起“AI for Science”的新范式。

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圖4:近紅外二區(qū)熒光探針

         未來,“鑭系彩虹”技術(shù)還能擴(kuò)展到更多場(chǎng)景——從腦科學(xué)研究、心血管監(jiān)測(cè),到機(jī)器人輔助手術(shù),醫(yī)生將不再只依賴單一手術(shù)視野,而是擁有一幅實(shí)時(shí)、多通道、智能解析的“體內(nèi)地圖”,讓精準(zhǔn)醫(yī)療更上一層樓。

(論文鏈接:https://www.nature.com/articles/s41566-025-01736-8)

本文參考復(fù)旦大學(xué)官方科研進(jìn)展報(bào)道,向推動(dòng)醫(yī)學(xué)創(chuàng)新的科研團(tuán)隊(duì)致敬!

發(fā)布者:上海數(shù)聯(lián)生物科技有限公司
聯(lián)系電話:13524400810
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