“通常合成理想的荧光染料需要合成一系列相近分子库或采取复杂的理论计算去构建染料,这一过程往往耗费着研究人员宝贵的时间金钱成本。伴随着人工智能的快速发展,机器学习的引入极大助力了科研的发展。得益于该启发,我们建立了呫吨染料数据库,通过数据分析、模型筛选,建立机器学习模型,构建了高效理性的染料设计工具,从而高效简化了合成工作量。此外,我们还引入外部染料数据、与实验室合成的染料进行模型评估,都验证了机器学习模型的良好精确性。”向飞帆表示。向飞帆师从四川大学李坤教授,上述研究已经发表在《Advanced Materials》上。
《“健康中国2030”规划纲要》对未来我国健康医疗事业勾勒了美好愿景与战略规划。然而肿瘤问题一直是我国面临的重大公共卫生挑战,手术治疗作为肿瘤治疗的常见方法之一,通常旨在切除肿瘤细胞及其周围组织,以达到治疗的目的。而荧光手术导航技术作为一种新兴的医学影像方法,能够在肿瘤切除过程中辅助医生实时精确定位肿瘤边界,为实施精准手术提供强大支持。作为荧光手术导航技术的关键组成部分,研发高性能荧光探针将为精准医疗事业提供不可或缺的支持。
四川大学李坤教授团队系统性总结现有的呫吨类荧光染料,率先提出利用机器学习模型高效理性地设计具有精准 pH 响应的荧光团的策略。通过该策略,可以实现对荧光染料的理性设计与精准性质预测,并且在此基础上,利用肿瘤组织中过表达的组织蛋白酶构建双锁响应的荧光探针,针对包括原位肝癌在内的多种复杂肿瘤模型实现了病灶组织的精准、免洗和快速成像。该研究将为后续高性能荧光探针设计提供理性的指导,并为其后续开发和临床应用提供宝贵的参照。
研究使用 HORIBA Duetta 荧光及吸收光谱仪检测极低浓度的组织蛋白酶光谱,输出时间、空间、光谱位置的三维信息。研究人员利用该设备观测了组织蛋白酶激活荧光探针的整个过程。Duetta 的低检测限、可以进行连续动力学扫描等特点为这项研究提供了帮助。
酶促动力学荧光三维图谱
“目前我们实验室常用的 HORIBA 仪器包括 Duetta、Fluorolog-3 等,这些仪器通常包括了常见的紫外吸收光谱、荧光光谱、荧光量子产率等测试。通过上述仪器可以对我们合成的染料进行高效评估,如紫外吸收光谱与荧光光谱可以对物质吸收光子和释放光子的能力进行评估,还能得到包括斯托克斯位移、摩尔消光系数等丰富信息。荧光量子产率作为光物理性质的一种重要因素,代表着染料发光能力的强弱,通过综合评估选择适宜的荧光染料。目前现阶段,我们所追求的染料是期望吸收和发射波长到近红外区,摩尔消光系数与荧光量子产率大,斯托克斯位移相对较大的荧光染料。“研究人员表示。
Duetta 荧光及吸收光谱仪(点击图片查看更多)
“我们期望开发的高性能荧光探针,能够对肿瘤微环境中的肿瘤标志物等实现精准识别,从而避免背景信号等干扰,在荧光手术导航中完成“所见即所得”的精准肿瘤切除。”研究人员表示。
李坤
四川大学化学学院教授、博士生导师、四川省学术和技术带头人
担任中国化工学会精细化工专业委员会委员,中国感光学会光学传感与诊疗专业委员会委员。研究领域主要涉及荧光染料的构建及在细胞成像、荧光手术导航等方面的应用研究。先后主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金面上项目及四川省杰出青年科技基金等项目,获四川省科技进步二等奖(自然科学类)和广东省科技进步二等奖各1项。已在Angew. Chem. Int. Ed., Adv. Mater., Adv. Funct. Mater., JACS Au, ACS sensors, 等杂志上共发表 SCI 收录学术论文100余篇,他引3500余次,获准国家发明专利15项。
引用文章
Xiang F F ,Zhang H ,Wu L Y , et al. Machine Learning-assisted Rational Design of Si-rhodamine as Cathepsin-pH Activated Probe for Accurate Fluorescence Navigation.[J].Advanced materials, 2024, e2404828-e2404828.
联系作者
李坤:kli@scu.edu.cn
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撰稿人 | 向飞帆(四川大学)
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