首次實現活體細胞內納米結構無標記化學成像,科學家用AI開發受激拉曼納米成像技術,解像度可達86納米
近期,美國波士頓大學程繼新教授團隊基於人工智能和先進儀器技術,提出了一種新型振動納米成像技術——超靈敏加權受激拉曼散射(URV-SRS,ultrasensitive reweighted visible stimulated Raman scattering)。
值得關注的是,研究人員在不引入偽影的情況下,使用傅里葉重加權(Fourier Reweighting)算法放大了原本微弱的高解像度信號,前所未有地將解像度提升至 86 納米,首次實現了針對活體細胞內納米結構的無標記化學成像。
URV-SRS 通過先進光學硬件開發與人工智能算法的協同創新,通過「軟硬結合」的思路,在提高信號強度的同時降低了探測噪聲,實現了同時提升解像度與靈敏度,比近紅外 SRS 提高了 50 倍。
該研究展示了在納米尺度空間代謝組學方面的能力,使科學家能夠以前所未有的清晰度觀察到細胞內的代謝活動,包括提供包括蛋白質、脂質、碳水化合物、核酸等主要代謝物的納米尺度圖像。
URV-SRS 適用於自然條件下無標記的樣品,可對細胞內代謝納米結構的多重檢測,因而具有一系列潛在的生物醫學應用前景,例如腫瘤代謝、神經科學與合成生物學等方向,為分子生物學和精準醫療的進步提供了新的視角。

審稿人對該研究評價稱:「在保證信號強度基本不受影響的前提下,該研究將解像度提升至亞 100 納米,對於亞細胞成像具有重大意義,其表現也明顯優於迄今為止報導的其他超解像度 SRS 技術。此外,該技術在病毒複製和代謝成像中的應用亦是一個極具說服力的示範,而這是傳統 SRS 顯微鏡難以實現的。」
波士頓大學研究助理教授林浩楠是第一作者,程繼新教授擔任通訊作者。
圖丨相關論文(來源:Nature Methods)

實現無標記納米結構化學成像的關鍵:同時提高空間解像度和檢測靈敏度
在納米尺度下觀測活體細胞內代謝物的分佈,對揭示細胞運作的生物化學反應機理,加深對於人類健康與疾病的理解具有重要意義。目前,螢光成像是研究活體細胞結構與化學組分的主要手段。
然而,由於代謝物通常為小分子,使用傳統螢光染料標記會幹擾其分子結構並導致代謝功能異常。儘管質譜成像技術能夠直接通過分子量表徵代謝物成分,但該手段的空間解像度僅為幾十微米,無法看到細胞內納米尺度的精細結構。因此,如何實現活體細胞內代謝物的無標記高分辨成像,仍然是學術界的一個重大課題。
URV-SRS 是一種基於受激拉曼散射(SRS,Stimulated Raman Scattering)的無標記化學成像技術。SRS 用兩束波長不同的光同時聚焦在生物樣品內,當兩束光的能量差恰好與分子內的化學鍵振動能量匹配時,便會產生遠強於常規拉曼的相干拉曼信號,實現高速活體無標記化學成像。
但是,現有 SRS 技術通常使用兩束波長 1 微米左右的近紅外光,根據光學衍射極限,其空間解像度約為 300 納米左右,不足以解析 100 納米以下的細胞結構。更重要的是,現有 SRS 技術的靈敏度為毫摩亞量級,這意味著目標結構在焦點內至少需要有 80000 個分子才能被探測到。
然而,對於大多數納米尺度結構,其包含的分子濃度遠低於該探測極限,導致現有 SRS 技術無法進行被有效探測。因此,同時提高空間解像度與檢測靈敏度,是實現無標記納米結構化學成像的關鍵。

首次實現活體細胞內納米結構的無標記化學成像
該研究共經歷 5 年,實際上,同時提升空間解像度和檢測靈敏度充滿挑戰,研究過程可謂「一波三折」。最初,研究人員嘗試使用結構光照明提高解像度。儘管這個方法很巧妙,但是工程難度極高,並且會導致 SRS 信號衰減。
林浩楠表示:「我們意識到,真正‘卡脖子’的難點在於探測靈敏度的不足,而現有基於螢光的超分辨技術均會犧牲靈敏度,也就是說,這些技術並不適用於無標記化學成像。」
於是,他們轉變思路,將提高靈敏度作為首要目標。但在探索提高靈敏度方法的過程中,研究人員在很長一段時間內,都無法解決超快可見光對於樣品的損傷。
他們原以為通過降低峰值功率解決樣品損傷,會同時導致 SRS 信號的衰減。然而,林浩楠通過不懈嘗試,成功證明了通過線性啁啾降低峰值功率,能在避免光損傷的情況下保持 SRS 信號強度,進而解決了可見光 SRS 成像的靈敏度難題。
在靈敏度提升的基礎上,他們再次通過「軟硬結合」的思路,將空間解像度提升至 100 納米以下。「由於我們使用了兩束短波長可見光,根據衍射極限定律與雙光子成像定律,可見光 SRS 的解像度可達到 130 納米左右。」程繼新表示。

在增強信號層面,該團隊的核心技術是利用可見光共振增強拉曼信號。然而,使用可見光的同時也帶來了諸多問題。
首先,由於 SRS 是非線性光學效應,使用瞬時功率極高的超快可見光,極易對活體生物樣品造成不可逆的光損傷。
其次,SRS 過程中通常伴有包括瞬態吸收等非線性背景信號,這些背景信號在可見光波段也得到了增強,在一定程度上抵消了拉曼信號的增強。
為了攻克這兩個難題,研究人員開發出了一種脈衝光啁啾系統,將脈衝寬度從原來的 150 飛秒延伸至 4 皮秒,在降低峰值功率的同時,也減少了光損傷。同時,還保證了兩束光啁啾調製的線性,極大增強了拉曼信號與背景信號的比值,從而實現了 SRS 信號的增強。
此外,研究人員開發了可見光激發 SRS 信號的方法。由於可見光能量更接近電子躍遷能級,相干拉曼散射的反應截面得到共振增強,使得信號強度提高了 20 倍。

在降低噪聲層面,該課題組也遇到了獨特的難題。現有的自學習降噪算法均需要圖像噪聲滿足獨立、同分佈的統計特性。然而,由於 SRS 使用鎖相放大器進行信號提取,相鄰像素點的噪聲存在相關性。
為瞭解決這一難題,他們基於「軟硬結合」的技術思路,使用 AI 技術有效降低了 SRS 中複雜的系統噪音,這也是最終實現納米成像不可或缺的一個步驟。由於系統噪音性質複雜,基於統計學習的傳統降噪算法並不適用。
因此,他們開發了一種全新的自學習深度降噪算法(NACE,Noisy-As-Clean with consensus equilibrium),能夠通過添加額外的實驗噪聲,自學習 SRS 噪聲的統計規律,在沒有高信噪比訓練集的情況下,將實驗噪聲降低了約 2.5 倍。
林浩楠指出,得益於 AI 技術的加持,在下一步利用傅里葉重加權算法將空間解像度提高至 80 納米時,避免了由於放大噪音引起的偽影。並且,最終將 SRS 的探測靈敏度提高至焦點內約 1600 個分子,相比近紅外 SRS 技術提高了 50 倍。

URV-SRS 在分子病毒學與合成生物學領域,表現出廣闊的應用前景。在分子病毒學上,研究人員揭示了寨卡病毒在宿主細胞中如何構建複製中心的網狀結構,並利用宿主內的代謝物進行合成;在合成生物學中,他們展示了在亞細胞尺度,大腸杆菌如何進行產物合成並排出。
談及 AI 技術在顯微成像領域的應用前景,程繼新表示:「通過將 AI 引入顯微成像的每個環節,包括系統設計、數據採集與圖像處理,我們可以從根本上打破傳統光學成像領域的物理極限,從而開發出下一代智能成像系統,以研究之前無法觸及的生物過程。」

用科技創新驅動產業化發展:擁有 30 餘項專利,參與 4 家企業技術落地
程繼新教授目前擔任波士頓大學 Moustakas 講席教授,其團隊的研究主旨是:通過發明無標記的化學成像技術、光治療技術以及光調控技術,促進精準醫學並推動人類健康發展。截至目前,該實驗室已有 30 餘項專利。
該課題組發明的代表性技術包括:光熱顯微鏡、藍光殺菌、光聲和微樸辛基斯經調控。其中,2016 年在 Science Advances 報導的紅外光熱顯微鏡 [2],實現了超高解像度和超高靈敏度的紅外光譜成像,為化學成像領域開闢了新的方向。據Google學者統計,僅 2024 年就有 441 篇論文使用了該技術。
2019 年在 Advanced Science 報導了藍光殺菌技術,為抗藥性金黃色淋球菌皮膚感染的治療提供了新途徑 [3]。2024 年在 Science Advances 報導的微樸辛基斯經調控技術,則為抗藥性疼痛的治療提供了新方法 [4]。
值得一提的是,程繼新課題組與奧地利維也納大學合作,於 2024 年在 Nature Microbiology 報導了腸道微生物菌群的多模態受激拉曼和雙光子光熱成像。研究人員發現,治療帕金森病的藥物(antacapone)可以通過螯合鐵元素,來抑制腸道尼特定菌群的活性 [5]。
產業化發展方面,程繼新作為企業聯合創始人和科學顧問推動了多項顯微成像技術和產品在工業界落地,包括蘇州威邦震電的 ULTRAVIEW 顯微鏡和美國加州光熱光譜公司(Photothermal Spectroscopy Corp.[6])基於中紅外光熱成像技術的「海市蜃樓」(mIRage)顯微鏡。「目前,這些產品已經銷往歐美亞多個國家。」程繼新說。

2014 年在美國普渡大學工作期間,程繼新教授和王璞博士(現為北京航空航天大學教授及 VibroniX CEO)聯合創立了威邦震電(VibroniX)。經過 10 年發展,公司現有 50 名員工,總部位於蘇州工業園區,並在海外設有 VibroniX Inc。該公司致力於基於振動的成像技術和醫療設備創新,旗下子公司包括振電(蘇州)醫療科技有限公司和威朋(蘇州)醫療器械有限公司。
目前,威邦震電已經成功推出了多款高性能分子光譜成像系統,包括:多模態非線性光學顯微鏡 UltraView、快速相干拉曼顯微鏡 SuperView、瞬時激光紅外顯微鏡 ExtraView, 以及瞬態吸收顯微鏡 HyperView [7], 並已為國內外科研機構提供定製化的光學成像系統。這些產品在細胞代謝、腫瘤研究、分子病理學、微塑料監測、合成生物學、藥物分析等領域發揮著重要作用。

程繼新團隊與威邦震電保持緊密合作,通過專利授權加強產學研轉化。據悉,公司計劃在未來幾年內完成受激拉曼光熱顯微成像(SRP,Stimulated Raman Photothermal)技術和 URV-SRS 的產品化。
此外,程繼新還擔任美國 Pulsethera 公司聯合創始人和法國巴黎 Axorus 公司科學顧問,前者致力於利用內源髮色團的光解機制來對抗超級細菌;後者的發展重點則在於推動光聲神經刺激技術在醫學上的轉化應用。
據悉,程繼新實驗室 [8] 已經申請了 URV-SRS 的美國及國際專利。基於 URV-SRS,研究人員希望未來繼續將無標記受激拉曼成像的解像度推進到 50 納米,從而進一步看到細胞器內的精細結構及相關組份。
由於該技術可提供基於分子振動光譜的高組分化學信息,該課題組還計劃進一步開發儀器與光譜解析算法,建立包括脂質、代謝物與蛋白的超分辨空間多組學等全新方向。

1.Lin, H., Seitz, S., Tan, Y. et al. Label-free nanoscopy of cell metabolism by ultrasensitive reweighted visible stimulated Raman scattering. Nature Methods (2025). https://doi.org/10.1038/s41592-024-02575-1
2.Zhang, D., et al. Depth-resolved mid-infrared photothermal imaging of living cells and organisms with submicrometer spatial resolution, Science Advances 2, e1600521 (2016). https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.1600521
3.Dong,P. et al. Photolysis of Staphyloxanthin in Methicillin-Resistant Staphylococcus aureus Potentiates Killing by Reactive Oxygen Species. Advanced Science (2019). https://doi.org/10.1002/advs.201900030
4.Marar,C. et a l. Wireless neuromodulation at submillimeter precision via a microwave split-ring resonator. Science Advances 10, 40(2024). https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.ado5560
5.Pereira, F.C., Ge, X., Kristensen, J.M. et al. The Parkinson’s disease drug entacapone disrupts gut microbiome homeostasis via iron sequestration. Nature Microbiology 9, 3165–3183 (2024). https://doi.org/10.1038/s41564-024-01853-0
6.https://www.photothermal.com/
7.https://www.zhendian.tech/microscopy
8.https://www.bu.edu/eng/profile/ji-xin-cheng/
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