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近紅外二區(qū)熒光壽命成像系統(tǒng) 探索生命奧秘的新利器
在生物醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域,近紅外二區(qū)(NIR-II,900-1880nm)熒光成像技術(shù)憑借其優(yōu)勢,正逐漸成為研究人員探索生命奧秘的得力工具。,就讓我們一起來深入了解一下近紅外二區(qū)熒光壽命成像系統(tǒng)。
一、近紅外二區(qū)熒光成像技術(shù)優(yōu)勢
傳統(tǒng)的熒光成像多位于可見光波段(400-760nm),生物組織存在嚴(yán)重自身熒光,對光子吸收和散射作用強,導(dǎo)致信噪比和穿透深度較低,難以獲取深層組織生物信息。當(dāng)熒光成像窗口擴展到近紅外一區(qū)(NIR-I,760-900nm),情況雖有改善,但仍無法滿足臨床應(yīng)用需求。
而近紅外二區(qū)熒光成像技術(shù),由于光子波長更長,極大地抑制了光在生物組織內(nèi)傳播時的吸收和散射作用,生物組織自身熒光也顯著下降。這使得NIR-II熒光成像深度大大提高,分辨率和信噪比更高,能更清晰地呈現(xiàn)活體動物體內(nèi)深層組織的生物信息,為生物醫(yī)學(xué)研究帶來了新的契機。
二、近紅外二區(qū)熒光壽命成像系統(tǒng)原理
熒光是一種光致發(fā)光的冷發(fā)光現(xiàn)象。熒光物質(zhì)受外界光源激發(fā),核外電子吸收能量躍遷到高能級,處于不穩(wěn)定激發(fā)態(tài),隨后通過非輻射躍遷快速降落至激發(fā)單重態(tài)*低振動能級,再通過輻射躍遷返回基態(tài),以光子形式釋放能量,發(fā)射出熒光信號。
近紅外二區(qū)熒光壽命成像系統(tǒng),就是基于上述熒光成像原理,采用反射型成像方式搭建。系統(tǒng)主要由激發(fā)光源、發(fā)射濾光片、鏡頭、探測器和電腦等部分組成?;铙w小動物被固定在恒溫臺上并持續(xù)麻醉,體內(nèi)注射熒光試劑或染料后,受外界激發(fā)光源照射發(fā)射熒光信號。熒光信號經(jīng)生物組織吸收和散射到達組織表面,再經(jīng)發(fā)射濾光片和鏡頭被探測器接收,*傳入電腦處理得到熒光圖像。
圖1:近紅外二區(qū)熒光壽命成像系統(tǒng)
與普通的近紅外二區(qū)熒光成像系統(tǒng)不同,熒光壽命成像系統(tǒng)不僅能獲取熒光強度信息,還能測量熒光壽命。熒光壽命是指熒光物質(zhì)在激發(fā)態(tài)的平均停留時間,不同熒光物質(zhì)或同一熒光物質(zhì)在不同微環(huán)境下,熒光壽命會有所差異。通過分析熒光壽命,可獲取更多關(guān)于熒光物質(zhì)所處微環(huán)境的信息,為生物醫(yī)學(xué)研究提供更豐富的數(shù)據(jù)支持。
三、近紅外二區(qū)熒光壽命成像系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域
1.腫瘤研究:在腫瘤早期檢測中,該系統(tǒng)可利用高靈敏度和高分辨率,*識別微小腫瘤病灶,實現(xiàn)腫瘤的早發(fā)現(xiàn)、早診斷。在腫瘤手術(shù)中,實時成像能清晰顯示腫瘤邊界及周圍組織情況,輔助醫(yī)生更*地切除腫瘤,降低殘留風(fēng)險。同時,還可用于監(jiān)測腫瘤治療效果,評估藥物對腫瘤細(xì)胞的作用,為個性化治療方案制定提供依據(jù)。
圖2:多指標(biāo)腫瘤標(biāo)志物及腫瘤微環(huán)境定量檢測
2.心血管疾病研究:可以對心血管系統(tǒng)進行動態(tài)成像,清晰觀察血管結(jié)構(gòu)和血液流動情況。例如,檢測血管狹窄、堵塞部位,研究心肌缺血、心肌梗死等疾病的發(fā)病機制和治療效果評估,助力心血管疾病的診斷和治療研究。
3.神經(jīng)科學(xué)研究:能夠深入大腦深層組織,對神經(jīng)元活動進行成像,研究神經(jīng)信號傳導(dǎo)、神經(jīng)發(fā)育、神經(jīng)退行性疾病等,為揭示大腦奧秘和攻克神經(jīng)疾病提供重要技術(shù)手段。
4.藥物研發(fā):在藥物研發(fā)過程中,可用于監(jiān)測藥物在體內(nèi)的分布、代謝和靶向情況,評估藥物療效和安全性,加速藥物研發(fā)進程。
四、未來展望
隨著科技的不斷進步,近紅外二區(qū)熒光壽命成像系統(tǒng)也在不斷發(fā)展創(chuàng)新。未來,我們期待看到更緊湊、成本更低廉的成像系統(tǒng)出現(xiàn),使其能夠更廣泛地應(yīng)用于科研機構(gòu)和臨床實踐。
同時,開發(fā)更特異、性能更優(yōu)越的熒光探針,進一步提高成像分辨率和深度,拓展成像功能,也是未來的重要研究方向。此外,與人工智能、機器學(xué)等技術(shù)的融合,將為圖像分析和數(shù)據(jù)挖掘帶來新的突破,使我們能從海量成像數(shù)據(jù)中獲取更多有價值的信息。

