你是否想象过，有一天我们能够通过光来非侵入性地监测大脑中的分子变化？这听起来像是科幻小说中的情节，但如今，科学家们已经迈出了重要的一步。西班牙国家研究委员会（CSIC）和西班牙国家癌症研究中心（CNIO）领导的一个国际团队开发了一种名为“分子灯笼”的新技术，利用拉曼光谱（Raman spectroscopy），可以在不改变脑组织的情况下，精确检测由肿瘤、创伤等病理引起的化学变化。
这项创新技术不仅为脑部疾病的诊断和研究带来了巨大的潜力，还为未来结合人工智能（AI）进行更精准的诊断铺平了道路。研究成果发表在《Nature Methods》期刊上，标志着脑部诊断领域的一次革命。
研究介绍
传统的脑部监测方法通常需要对脑组织进行遗传修饰或插入电极，这些方法可能会对大脑造成损伤或干扰其自然状态。而“分子灯笼”则完全不同，它使用一根直径不到1毫米、尖端仅为千分之一毫米（1微米）的超细探针，深入大脑内部，不会对脑组织造成损害。这种探针就像一盏“灯笼”，能够照亮脑部的分子结构，提供关于脑组织化学成分的详细信息。
“当我们用光照射分子时，光会根据分子的组成和化学结构发生散射，产生独特的信号或光谱，这相当于分子的‘指纹’。”CSIC神经回路实验室的Liset Menéndez de la Prida解释道。“通过这种技术，我们可以观察到任何由病理或损伤引起的大脑分子变化。”
“分子灯笼”不仅可以用于检测脑部肿瘤，无论是原发性还是转移性，还可以监测因头部创伤等引起的分子变化。研究人员已经在小鼠模型中成功应用了这一技术，能够以高精度检测脑转移瘤的诊断标志物，并监测由创伤性脑损伤引发的分子变化。
“这项技术使我们能够在大脑的自然状态下进行研究，无需事先对其进行任何修改。”CNIO脑转移研究组的Manuel Valiente补充道。“这意味着我们可以分析任何类型的脑结构，而不局限于那些经过基因标记或修改的区域。”
人工智能助力
除了非侵入性和高精度的优势外，“分子灯笼”技术还为未来的诊断工具提供了广阔的应用前景。研究人员计划将拉曼光谱与人工智能相结合，进一步提高诊断的准确性和效率。
“我们已经能够通过自动分类算法识别不同类型的病理实体。”Liset M. de la Prida说道。“例如，我们可以区分不同突变谱型的转移瘤，或者根据原发部位或不同类型的脑肿瘤进行分类。这为我们提供了一个强大的工具，能够通过AI自动识别和分类不同的病理状态。”
研究意义
虽然“分子灯笼”目前仍处于实验阶段，尚未应用于临床患者，但它已经展示了巨大的潜力。研究人员希望未来能够将其发展成为一种微创的临床工具，帮助医生更早、更准确地诊断脑部疾病。此外，结合其他脑活动记录技术和高级计算分析，这项技术有望推动新一代神经技术的发展，为更多的生物医学应用提供支持。
“我们将继续探索如何将振动光谱与其他脑活动记录方式结合起来，并利用人工智能进行高级数据分析，以发现新的高精度诊断标志物。”Liset M. de la Prida总结道。“这将有助于开发更先进的神经技术，为未来的医疗带来革命性的变化。”
新闻来源：CSIC集团重工
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