看得深、看得清!自动化所实现近红外二区磷光成像,探索疾病特异性成像新思路

2021 年 8 月 13 日 中国科学院自动化研究所




CASIA


解锁更多智能之美

当前,近红外二区(NIR-II,1000-1700nm)荧光成像已在生物医学基础研究和肿瘤术中精准切除等临床转化方面展现出巨大的应用前景。相较于近红外一区(NIR-I,700-1000nm),近红外二区荧光成像所具备的在生物体内散射低、组织穿透深且成像分辨率高的优势,更使其被视为极具发展潜力的影像技术。

然而,受限于荧光成像的固有缺点,如较小的斯托克斯(Stokes)位移和较短的光学寿命,近红外二区荧光成像在动物活体内高分辨、高质量的实时成像效果仍不理想,依然有很大的空间予以提高。如何进一步从成像探针和成像方法方面对近红外二区成像进行重新思考与设计,是突破现有近红外二区成像生物应用瓶颈的关键。

近日,中科院自动化所胡振华研究员和武汉理工大学常柏松副研究员、中科院上海药物所程震教授、武汉理工大学孙涛垒教授合作,创新性地开发出了近红外二区磷光成像(NIR-II phosphorescent imaging)探针及技术,首次将磷光拓展到近红外二区区域,为探索面向重大疾病的特异性成像提供了新思路和新策略,为疾病的在体早期诊断、术中导航治疗提供了一种新的强有力的工具。相关工作(A phosphorescent probe for in vivo imaging in the near-infrared II window)发表于《自然》子刊Nature Biomedical Engineering杂志

本研究通过金属离子交换机理,制备出具有空心结构的CuISe纳米管,利用氢键诱导的受限自组装原理,成功改变了纳米探针的受激态衰减过程,将近红外二区(最大发射峰在1130nm左右)磷光探针CuISe纳米管的荧光寿命从73ns延长到336μs。


注:1微秒(μs)=1,000纳秒(ns)


基于CISe纳米探针的荧光-磷光转变机理,本研究还开展了小动物活体实时近红外二区磷光成像实验。实验结果表明,正常组织的背景噪声得到了明显抑制,近红外二区磷光成像具有显著的肿瘤特异性。尾静脉注射CISe纳米探针24h后,肿瘤的信噪比可达190,血管分辨率可达7.6μm,充分显示出近红外二区磷光成像具有在动物活体内高分辨、高质量实时成像的能力。

▲CISe纳米管作为NIR-II磷光探针能够实现对肿瘤的高灵敏高特异性成像

值得关注的是,近红外二区成像技术具有很高的临床转化潜力。此前,中科院分子影像重点实验室及其合作团队经过长期的研究积累和技术攻关,已在国际上首次(first-in-human)实现了近红外二区荧光成像的临床转化。实验结果表明,与传统成像技术相比,使用近红外二区荧光成像能够发现更多的肿瘤原发灶和转移灶。相关工作去年发表于Nature Biomedical Engineering杂志(https://www.nature.com/articles/s41551-019-0494-0),同时得到了Nature Biomedical Engineering杂志专题评述及多位著名专家的高度评价。而此次,研究团队进一步把磷光拓展到近红外二区区域,可以实现肿瘤及血管更高分辨率、更高对比度、更大穿透深度的成像,在肿瘤更高特异性的早期精准诊断与术中荧光引导肿瘤精准切除等临床应用中看得更深、看得更清,对于继续推动近红外二区成像技术的临床转化工作具有重大意义。

相关研究工作得到了科技部国家重点研发计划“纳米科技”重点专项、国家自然科学基金委等项目的资助。



论文链接

https://www.nature.com/articles/s41551-021-00773-2

(可点击文末“阅读原文”查看)


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自动化所在国际上首次开展了近红外二区荧光成像的临床转化研究






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  中国科学院自动化研究所(以下简称自动化所)成立于195610月,是我国最早成立的国立自动化研究机构和最早开展类脑智能研究的国立研究机构。自动化所同时是中国科学院率先布局成立的“人工智能创新研究院”的总体牵头单位,“脑科学与智能技术卓越创新中心”的依托单位之一,也是国内外首个“人工智能学院”牵头承办单位,具有从智能机理、智能芯片、智能算法到智能系统完整的学科分布和优势领域。    

  六十多年来,自动化所为我国国民经济建设、社会进步、科技发展和国家安全做出了重要的贡献。建国发展初期,自动化所开拓了我国的控制科学,为“两弹一星”做出了历史性的贡献;改革开放年代,自动化所开创了我国模式识别智能信息处理的新领域;1990年代,自动化所以控制科学为基础,率先布局了人工智能研究;2010年起,自动化所率先布局类脑智能研究;2018年,自动化所开启自主进化智能研究的新格局。 

  自动化所现设科研开发部门14个,包括模式识别国家重点实验室、复杂系统管理与控制国家重点实验室、国家专用集成电路设计工程技术研究中心、中国科学院分子影像重点实验室、脑网络组研究中心等科研部门。还有若干与国际和社会其他创新单元共建的各类联合实验室和工程中心。 

  2018年底,自动化所共有在职职工898人。其中科技人员696人,包括中国科学院院士2人、发展中国家科学院院士1人、研究员及正高级工程技术人员103人、副研究员及高级工程技术人员221人;共有国家海外高层次人才引进计划(“千人计划”)入选者1人,青年千人计划入选者1人;中国科学院“百人计划”入选者23人(新增2人);IEEE Fellow9人(新增3人);国家杰出青年科学基金获得者14人,“万人计划”入选者11人(新增5人);百千万人才工程入选者10人,科技部中青年科技领军人才5人(新增3人),国家优秀青年基金获得者5人。 

  自动化研究所是1981年国务院学位委员会批准的博士、硕士学位授予权单位之一,现设有控制科学与工程等1个一级学科博士研究生培养点,计算机应用技术等1个二级学科博士研究生培养点,并设有控制科学与工程等1个一级学科博士后流动站,共有在学研究生722人(其中硕士生273人、博士生449人)。在站博士后81人。 

  自动化所长期坚持“智能科学与技术”研究,在生物特征识别、机器学习、视觉计算、自然语言处理、智能机器人和智能芯片等领域形成了系统的理论方法和体系,并取得丰富的研究成果;已形成从原始创新、核心关键技术研发到技术转移转化的智能技术生态,正在迈入国际上智能科学与技术领域具有重要影响的战略高技术研究机构。

   近年来,自动化所共获得省部级以上奖励30余项。发表论文数量逐年增加,质量不断提高;专利申请和授权量连年攀升,多年位居北京市科研系统前十名。绘制的“脑网络组图谱”第一次建立了宏观尺度上的活体全脑连接图谱,获得国际同行的广泛关注和好评;量化神经处理器(QNPU)通过自主创新的架构设计和神经网络优化技术,首次在资源受限的芯片上实现了大规模深度神经网络的独立计算,处于业界领先水平。生物特征识别技术实现了从中距离到远距离的可识别生物特征信息(虹膜-人脸-步态)全覆盖,研制成功一系列自主知识产权的远距离虹膜人脸多模态身份识别产品,在国家重要安全领域推广应用,相关技术入选2018年度“十大技术突破”;音智能处理整体解决方案已经受过大规模实际应用检验,系统接口已成为行业标准;基于自动化所语音识别技术的“紫冬语音云”在淘宝、来往等阿里巴巴旗下移动客户端产品中得到推广;“分子影像手术导航系统”通过国家药监局医疗器械安全性及有效性检测认证并进入临床应用;“仿生机器鱼高效与高机动控制的理论与方法”获得2017年度国家自然科学奖二等奖,研制的机器海豚实现了1.5倍体长的最高直线游速,并在国际上首次实现了机器海豚完全跃出水面;“智能视频监控技术”和“人脸识别技术”分别成功应用于2008年北京奥运会、2010年上海世博会的安保工作中,为社会安全贡献自己的力量;研制的AI程序“CASIA-先知1.0”采用知识和数据混合驱动的体系架构,在2017首届全国兵棋推演大赛总决赛中71的悬殊比分战胜人类顶级选手,展示了人工智能技术在博弈对抗领域的强大实力;与中国日报社合作构建“全球媒体云”综合平台,受到广泛好评;研制的电子光学玻璃印刷全自动AOI智能检测设备,可全面监控丝印关键制程品质情况,实现整个丝印工艺的全自动化生产,该技术一举填补了电子玻璃行业空白;“基于ACP方法的石化企业智能管理系统及应用”先后应用于茂名石化、齐鲁石化,为实现企业生产管理的精细化提供了有效的工具,并荣获“中国石油与化工自动化行业科技进步一等奖”……  

  新的征程上,中国科学院自动化研究所努力创建规范高效、民主和谐、环境优美、具有强大科技创新和可持续发展能力的国际知名的国家研究所,为我国科技事业的发展、为全面建设小康社会做出新的更大的贡献! 

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