The Innovation Medicine | 跨界融合：微纳结构限域下的光学检测与人工智能在疾病诊断中的创新应用

导 读

随着科技的不断进步，疾病的早期诊断已经成为医学领域的重点。本文探讨了光学检测与人工智能的融合，引入了基于不同“限域”策略的信号放大技术，以提高检测的准确性和灵敏度。人工智能在图像识别、粒子计数、多标志物分析和模型构建等环节中发挥着核心作用，显著提升了诊断的效率。这种创新方法不仅提高了诊断的准确性，还推动了个性化医疗和临床诊断技术的发展（图1）。

图1 图文摘要

液体活检标志物在疾病的早期诊断和临床监测中具有巨大的潜力。然而，循环肿瘤细胞、外泌体亚群等生物标志物的丰度极低，因此需要超灵敏度的检测技术。信号放大技术在光学检测领域发挥着关键作用，为解决上述挑战提供了有效方案。本文主要探究基于信号放大的超高灵敏度光学检测技术，重点涵盖了微纳米结构的外部限域策略和内部限域策略（图2）。通过这些创新技术的应用，我们将迈向一个全新的阶段，实现液体活检标志物的更早期诊断和更精准的临床监测。

图2 基于限域策略的超灵敏光学检测原理图

外部限域策略

这一策略主要通过在固体支撑物（如微球）的外表面附着光学信号分子（如化学染料或等离子体纳米颗粒等）来实现。通过高密度的信号输出单元在微珠表面的积累，局部产生超高信号强度，从而显著提高检测的灵敏度。此种设计能够形成高亮甚至超亮发光颗粒：光学信号显著增强使得普通光学显微镜低倍镜都能观测到，为液体活检标志物的检测提供了一种灵敏度极高、误差率低的方法。

内部限域策略

与外部限域策略不同，内部限域策略通过将信号输出分子（如荧光团或酶催化产生的荧光底物等）束缚在微纳结构的内部空间（如微孔、液滴、金属有机框架、水凝胶等）中实现信号放大。例如，在液滴微环境中，荧光团或通过酶催化产生的荧光底物分子能够达到极高的局部浓度，这将显著增强它们发出的光学信号并且高效地保护这些信号分子，减少其与外界环境的相互作用，从而进一步提高检测的准确性。

人工智能在光学检测中的应用

人工智能（AI）在光学检测领域中的重要性与日俱增。AI主要应用于自动检测和量化可视颗粒信号，作为生物标志物浓度的替代指标。这不仅减少了人为误差，还显著提升了检测的速度和可靠性。此外，本文还介绍了多种用于提高诊断程序效率和准确性的机器学习算法，包括线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）和随机森林模型（RFM）等（图3）。通过AI的应用，我们能够更快速、准确地分析和解读光学检测数据，为液体活检标志物的诊断提供更可靠的结果。

图3 人工智能辅助数据处理的过程

总结与展望

在超灵敏光学检测的研究领域，未来的主要发展方向将集中在提升检测探针的特异性和减少背景噪声。通过人工智能技术，特别是在图像识别、粒子自动化分析和多标志物建模等方面，诊断的准确性和效率可获得显著提升。这种跨学科的合作模式将催生生物技术（BT）与信息技术（IT）的深度融合，推动高度集成和智能化的诊断平台的发展。借助这些交叉技术力量，我们有望更有效地进行大规模人群的样本序列研究和新型标志物的开发，实现从“采集大数据”到“挖掘大数据”的转变，从而助力于疾病的超早期诊断和个性化治疗，大幅提升全球的健康水平。展望未来，这些创新技术的应用必将为医学领域带来革命性的进展，为人类的健康福祉做出重要贡献。

责任编辑

李   中   香港中文大学

盛剑鹏   浙江大学医学院附属第一医院

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原文链接：https://www.the-innovation.org/article/doi/10.59717/j.xinn-med.2023.100023

本文内容来自The Innovation姊妹刊The Innovation Medicine第1卷第2期以Review发表的“Confinement-guided ultrasensitive optical assay with artificial intelligence for disease diagnostics” (投稿: 2023-05-31；接收: 2023-08-31；在线刊出: 2023-09-01)。

DOI: https://doi.org/10.59717/j.xinn-med.2023.100023

引用格式：Zhang W., Lu Y., Su C.,  et al. (2023). Confinement-guided ultrasensitive optical assay with artificial intelligence for disease diagnostics. The Innovation Medicine 1(2), 100023.

作者简介

蒋 成，香港中文大学（深圳）医学院助理教授（副研究员），博士生&博士后合作导师。深圳市海外高层次人才。中国化学会及美国化学会会员。主要研究方向为疑难疾病的生物标志物开发，特别是针对尚无有效标志物的神经退行性疾病（比如帕金森病）的精准诊断。现已在Chem Rev（高被引论文）, Mov. Disord （入选插图文章）, J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry, Brain, 等期刊上发表论文数十篇以及应邀撰写BOOK Chapter。他已获得国际专利（细胞外囊泡纯化技术及帕金森病标志物）2项，同时担任>30 SCI期刊特邀审稿人以及BME Mat和Nano-Micro Letters等杂志青年编委和Photonics, Micromachines等杂志客座编辑。目前主持广东省基础研究基金等多个项目。

郭克迎，自2023年3月起在广东以色列理工学院（GTIIT）的生物技术与食品工程专业担任副教授。他于2019年莫纳什大学的莫纳什药学科学研究院（MIPS）获得了药物递送科学博士学位。在莫纳什大学完成博士学位后，他在MIPS完成了博士后培训，研究用于检测子痫前综合症外泌体生物标志物的生物传感器。从2019年到2023年，他在沙特阿拉伯的阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）的Sahika Inal教授实验室从事博士后研究。在KAUST，他开发了一种跨学科的方法，使用有机电化学晶体管（OECTs）为检测疾病生物标志物的特定目的诊断工具。从2023年6月起，他成为莫纳什大学MIPS的兼职副教授（研究）。

许 川，电子科技大学附属医院·四川省人民医院的肿瘤中心副主任和肿瘤研究所所长，主任医师，教授，博士生导师。四川省“天府峨眉计划”和“海智计划”的特聘专家，获得了重庆市政府的“巴渝学者”称号和四川省杰出青年基金。此外，他还被电子科技大学评为青年人才学术托举工程的杰出创新人才。在肿瘤综合与个体化临床诊疗以及转化医学方面有着丰富的经验，以第一/通讯作者身份在Nat Immunol、J Clin Invest、Cancer Res、Adv Funct Mater、Signal Transduct Target Ther等多个SCI期刊上发表了40余篇学术论文，拥有4项授权的中国专利和1项国际PCT专利。在科研方面，先后主持了国家自然科学基金5项、国家博士后科学基金3项以及10余项国家重点研发计划子课题等项目。获得国家科技进步奖二等奖一项（第四）和中华医学科技奖一等奖一项。现担任多个专业医学组织和协会的关键职位。这些包括中国临床肿瘤学会（CSCO）转化医学专委会的常务委员和患者教育专委会委员，以及中国抗癌协会（CACA）肿瘤营养专委会的委员。

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