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)，還要實時監(jiān)測器官功能——這就像在“黑暗迷宮”里做手術(shù)，風(fēng)險高、難度大。而現(xiàn)在，復(fù)旦大學(xué)的科研團(tuán)隊帶來了顛覆性突破，讓手術(shù)臺從此有了“實時導(dǎo)航圖”！ 

       研究團(tuán)隊以《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：用于實時活體多光譜成像》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。 

圖1：近紅外二區(qū)小動物活體成像系統(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”多個目標(biāo)，傳統(tǒng)熒光成像一直有繞不開的痛點： 

       -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、信號重疊，沒法同時追蹤多個位點。

圖2：近紅外二區(qū)顯微成像系統(tǒng)

       針對這些難題，團(tuán)隊創(chuàng)新設(shè)計出“鑭系彩虹（Lanbow）”分子調(diào)色板——利用稀土元素鉺（Er3?）的獨特光學(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。它們的吸收波長覆蓋673-772nm，發(fā)射卻統(tǒng)一集中在1530nm（這個波段組織散射小、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“實時解析”，手術(shù)導(dǎo)航邁入“多色時代”

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

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處理，耗時久、難實時；而EndmemberNet能自動完成高維多光譜數(shù)據(jù)的分析，快速提取光譜特征、分解信號——在結(jié)直腸癌小鼠模型實驗中，這套系統(tǒng)已經(jīng)實現(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，術(shù)中實時輸出清晰的解剖結(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則實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的“實時解析”，共同搭建起“AI for Science”的新范式。

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)展到更多場景——從腦科學(xué)研究、心血管監(jiān)測，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，而是擁有一幅實時、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)展報道，向推動醫(yī)學(xué)創(chuàng)新的科研團(tuán)隊致敬！

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