無需標記的多模態(tài)三維成像技術精準解析糖尿病腎組織形態(tài)特征
糖尿病腎病是慢性腎臟病的主要成因，在全球范圍內(nèi)導致高死亡率，但傳統(tǒng)活檢方法存在診斷效率低、染色信號重疊及組織浪費等問題。本文介紹一項突破性研究，通過無標記多模態(tài)光學成像技術，在無需染色試劑的情況下，實現(xiàn)對糖尿病腎組織生物分子和形態(tài)特征的全面解析。該技術整合刺激拉曼散射（SRS）、二次諧波產(chǎn)生（SHG）和雙光子熒光（TPF）成像，在二維和三維尺度上揭示脂質(zhì)代謝、氧化應激及膠原纖維等關鍵病理變化，為腎病診斷提供新視角。
本研究成果由Anthony A. Fung、Zhi Li、Craig Boote、Petar Markov、Joseph P. Gaut、Sanjay Jain和Lingyan Shi共同完成，論文標題為“Label-free multimodal optical biopsy reveals biomolecular and morphological features of diabetic kidney tissue in 2D and 3D”，于2025年在《Nature Communications》期刊上線發(fā)表。
重要發(fā)現(xiàn)
01多模態(tài)成像平臺的設計與能力
研究團隊構建了一套集成SRS、SHG和TPF的無標記光學成像系統(tǒng)，能夠在單一平臺上同時捕獲脂質(zhì)、蛋白質(zhì)、膠原及代謝物信號。SRS用于檢測脂質(zhì)和蛋白質(zhì)的化學鍵振動，SHG專攻膠原纖維成像，而TPF則捕捉NAD(P)H和黃素類分子的自發(fā)熒光。該平臺支持全切片掃描和特定區(qū)域高分辨率成像，甚至可進行深度達200微米的三維無損掃描。通過線性混合SRS圖像生成的刺激拉曼組織學（SRH）圖像，模擬了傳統(tǒng)H&E染色的視覺效果，使形態(tài)學分析更直觀。這一設計避免了多次染色對組織的破壞，最大化利用珍貴活檢樣本。
利用懲罰參考匹配SRS（PRM-SRS）技術，研究團隊對脂質(zhì)亞型進行空間分布分析。結果顯示，糖尿病腎樣本中甘油三酯（TAG）、C12神經(jīng)酰胺、膽固醇及其酯化形式均呈現(xiàn)相對濃度升高。尤其值得注意的是，膽固醇與酯化膽固醇的比率在腎小球和腎小管間質(zhì)區(qū)域表現(xiàn)出相反趨勢：糖尿病樣本中腎小管區(qū)游離膽固醇更高，而腎小球區(qū)酯化膽固醇較低。這種差異可能與脂質(zhì)代謝紊亂相關，例如低密度脂蛋白積累或脂肪酸合酶活性不足。脂質(zhì)分布的異質(zhì)性提示糖尿病腎病中脂質(zhì)代謝失衡具有區(qū)域特異性，為理解腎病進展提供了新線索。
03光學氧化還原比與脂質(zhì)飽和度的代謝指標
通過TPF成像測量NAD(P)H和黃素的熒光信號，計算光學氧化還原比（ORR，即FAD/(NADH+FAD)），并將其作為氧化應激的指標。同時，基于SRS在2880 cm⁻¹（飽和脂質(zhì)）和3011 cm⁻¹（不飽和脂質(zhì)）的信號比值，推導脂質(zhì)飽和度。研究發(fā)現(xiàn)，糖尿病腎樣本的ORR顯著降低，表明氧化應激水平升高；而脂質(zhì)飽和度也下降，反映飽和脂肪酸積累。這些變化與線粒體功能障礙和纖維化進程密切相關，例如NADPH氧化酶活性增強可能加劇自由基產(chǎn)生。代謝失衡與形態(tài)學改變（如膠原沉積）相互印證，凸顯了多模態(tài)成像在揭示病理機制中的優(yōu)勢。
04三維成像精準量化腎小球體積分數(shù)
傳統(tǒng)二維切片常因腎小球在不同焦平面呈現(xiàn)極性截面，導致系膜體積分數(shù)（Vv(Mes/Glom)）估計偏差。本研究通過三維光學切片技術，對腎小球進行整體重建，發(fā)現(xiàn)糖尿病腎樣本的系膜體積分數(shù)顯著高于對照組。三維測量方法方差更小，結果更可靠，而二維方法（如單平面或最大截面法）會低估系膜擴張程度。此外，三維數(shù)據(jù)允許對腎小球內(nèi)細胞核進行計數(shù)，為細胞增殖分析提供基礎。這一發(fā)現(xiàn)不僅驗證了系膜擴張作為糖尿病腎病的標志，還強調(diào)了三維成像在提高診斷準確性方面的價值。
05AI驅(qū)動腎小球自動識別與分類
基于SRH圖像，研究團隊應用DenseNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行腎小球的自動分割和分類。結果顯示，無標記SRH圖像在識別腎小球方面的性能與傳統(tǒng)染色相當，準確率超過97%。僅需5個訓練周期，AI模型即可區(qū)分糖尿病和對照組腎小球，且通過圖像增強（如對比度調(diào)整或噪聲添加）提升了泛化能力。這種方法避免了染色試劑的使用，縮短了分析時間，為臨床快速診斷提供了可行方案。AI與無標記成像的結合，標志著計算病理學在腎病研究中的邁進。
06空間膠原纖維分析揭示纖維化特征
利用SHG成像對膠原纖維進行各向異性分析，量化纖維取向和厚度。糖尿病腎樣本中膠原纖維更厚、SHG信號更強，且纖維厚度在腎小球和血管附近出現(xiàn)峰值。通過距離映射算法，自動測量纖維直徑，發(fā)現(xiàn)糖尿病樣本纖維平均增厚近25%。空間分析還顯示，纖維厚度隨距腎小球距離增加而減小，表明纖維化進程具有局部微環(huán)境依賴性。這種無標記方法避免了傳統(tǒng) trichrome 染色的局限性，為評估腎纖維化提供了定量工具。
創(chuàng)新與亮點
本研究首要突破了傳統(tǒng)腎活檢的染色依賴難題。傳統(tǒng)方法如H&E或Masson染色雖廣泛應用，但受限于色譜重疊、試劑變異及組織破壞，而多模態(tài)無標記成像通過物理光學特性直接捕獲信號，消除了這些瓶頸。技術層面，創(chuàng)新性地整合SRS、SHG和TPF三種模態(tài)，在單一平臺上實現(xiàn)化學、形態(tài)和代謝信息的同步采集。SRS提供脂質(zhì)與蛋白質(zhì)的分子振動光譜，SHG專攻非中心對稱膠原成像，TPF則反映代謝狀態(tài)，這種多參數(shù)關聯(lián)避免了組織浪費。
在光學生物醫(yī)療領域，該技術展現(xiàn)出直接應用價值。例如，在糖尿病腎病診斷中，無需染色即可獲得類H&E圖像，縮短病理報告時間；三維成像能力支持精準量化形態(tài)變化，減少診斷主觀性；AI集成進一步自動化分析流程，提升篩查效率。此外，技術平臺的可擴展性允許適配其他組織類型，如腫瘤或肝纖維化研究，為精準醫(yī)療提供通用工具。通過保存組織完整性，該技術還能與下游組學分析（如基因組或蛋白組）結合，推動多模態(tài)數(shù)據(jù)融合。
總結與展望
本論文證實無標記多模態(tài)光學成像能全面解析糖尿病腎病的生物分子與形態(tài)特征，從脂質(zhì)代謝異常到膠原纖維重構，均提供了定量證據(jù)。技術優(yōu)勢在于避免染色干擾、支持三維分析并與AI協(xié)同，為腎病研究開辟了新路徑。未來工作可聚焦于擴大樣本量以驗證生物標志物的普適性，探索線粒體功能障礙等機制關聯(lián)，并優(yōu)化成像速度用于臨床實時診斷。隨著計算方法的進步，無標記成像有望成為標準病理工具，最終提升腎病管理效率。
聲明：本文僅用作學術目的。
Fung AA, Li Z, Boote C, Markov P, Gaut JP, Jain S, Shi L. Label-free multimodal optical biopsy reveals biomolecular and morphological features of diabetic kidney tissue in 2D and 3D. Nat Commun. 2025 May 15;16(1):4509.
DOI:10.1038/s41467-025-59163-w.
標簽：
糖尿病腎病
多模態(tài)三維成像
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