《Biosensors and Bioelectronics: X》：Beyond Resolution: AI-Powered Subcellular Bioimaging for Next-Generation Smart Diagnostics
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本综述前瞻性地提出“智能生物成像传感器”闭环框架，将荧光探针化学、光学物理与人工智能（AI）深度融合。文章系统阐述AI技术（如深度学习、神经网络）如何突破光毒性、低时空分辨率等生物成像瓶颈，并通过协同优化分子探针设计与成像参数，实现对脂滴动力学、线粒体膜电位（ΔΨm）波动等亚细胞动态的量化解析，为癌症、代谢及神经退行性疾病的个性化、图像化智能诊断开辟新范式。
亚细胞生物成像领域正迎来一个由荧光探针设计与人工智能（AI）协同进步驱动的变革时代。传统的成像技术虽能提供高空间分辨率图像，但常受限于低时间分辨率、光毒性和样本破坏。与此同时，人工智能在成像流程各个层面的整合，正彻底改变生物传感领域。本综述旨在统一这些视角，提出一个多学科概念模型，将探针化学、光学成像物理和计算智能作为下一代诊断系统中相互依赖的组件联系起来。
预防医学与人工智能在可扩展诊断中的作用
预防医学通过早期检测和干预在改善患者预后和降低医疗成本方面发挥着关键作用。然而，这通常依赖于复杂的诊断测试，如先进的生物成像，需要专家解读。人工智能（AI）成为实现大规模、循证诊断的关键工具，可自动化分析临床数据和生物图像。近红外荧光蛋白（iRFPs）用于体内多路复合成像等技术进展，凸显了将生物成像创新与AI驱动分析相结合以提升预防医疗诊断精度的必要性。例如，活细胞STED成像与近红外荧光蛋白（emiRFPs）的结合，克服了光毒性障碍，允许对活细胞中的微管、溶酶体等动态结构进行超分辨率成像。这正好是AI方法变得必不可少的地方，为机器学习算法提供了所需的高质量、多结构成像数据。
超越观察的成像：迈向预测性与指导性工具
成像在生物医学研究和临床实践中的作用正在发生根本性转变。荧光探针设计、高分辨率光学系统和AI集成方面的进步，使得从生物系统中提取功能性、动态和预测性见解成为可能。在宏观临床诊断中，AI分析胸部X光片以诊断肺炎或分析低剂量CT（LDCT）扫描以评估肺癌风险的系统，为从复杂成像数据中提取可操作预测提供了强大蓝图。然而，将这种AI驱动的诊断范式转化到亚细胞尺度，引入了一个关键的、定义性的复杂层。亚细胞智能生物成像本质上是设计的分子传感器与计算解释器之间主动的、协作的过程。AI的性能不仅取决于其架构，更根本地受限于产生信号的荧光探针的光物理和化学性质。
因此，下一个前沿在于构建闭环框架，其中AI不仅分析图像，还实时指导更好探针的设计并优化成像参数。这种转变使我们从观察系统转向能够从亚细胞动力学中学习和适应的传感器。例如，AI驱动的荧光预测显微镜系统，将可编程硬件与智能软件融合，用于自适应、长期观察，体现了这种“智能传感器”范式。
人工智能在亚细胞生物成像中的应用
人工智能通过自动化分析空间和时间数据，改变了亚细胞成像。卷积神经网络（CNNs），特别是U-Net，通过学习局部空间特征，在语义分割方面表现出色。相比之下，视觉变换器（Vision Transformers, ViTs）使用自注意力机制来建模长程依赖，增强了对复杂结构（如线粒体网络）的分析，尽管计算成本更高。混合CNN-Transformer模型结合了两种方法，实现了最先进的分割精度。
人工智能在超越其固有物理极限的先进成像模式中不可或缺。在STED等超分辨率技术中，深度学习模型用于图像恢复和去噪，允许以更低的光剂量进行更快采集。对于定量相位成像（QPI）和受激拉曼散射（SRS）等无标记方法，AI能够将微妙的光学对比度转化为定量的、细胞器特异性图谱，有效地执行“虚拟染色”。
尽管取得了进展，但重大挑战依然存在。深度网络的“黑箱”性质仍然是临床信任的障碍，推动了对可解释人工智能（XAI）技术的需求。此外，大多数AI流程将荧光探针视为固定输入，忽略了其化学性质如何从根本上影响数据质量和可解释性。未来的进步需要紧密集成的框架，其中探针设计、成像参数和AI模型架构被共同优化。
荧光探针设计与人工智能的集成
荧光探针在亚细胞生物成像中的性能直接取决于其化学结构与光物理性质之间的关系，这最终定义了AI分析数据的质量、稳定性和定量效用。两个基本参数是量子产率（Φ），即吸收光子发射为荧光的比例，和摩尔消光系数（ε），即在特定波长下的光吸收效率。高量子产率和高消光系数共同决定了探针的亮度，直接影响信噪比和AI模型特征提取的可靠性。
亚细胞特异性至关重要。诸如三苯基膦（TPP+）或叔胺等靶向基序将探针引导至特定的细胞器，如线粒体或溶酶体。不准确的定位会直接破坏AI训练数据，导致有偏分析。因此，化学和计算之间的协同作用现在是双向的。AI模型正被用于从分子结构预测光物理性质和亚细胞靶向，从而实现快速、迭代的探针设计循环。
荧光团化学：定量生物传感的分子基础
智能生物成像传感器的性能从根本上受其荧光探针的光物理和化学性质的限制。最近的进展集中在设计环境敏感和细胞器靶向的探针，例如用于脂滴（LDs）的溶剂化变色染料或用于线粒体的电压敏感性罗丹明染料，这些探针能够以亚细胞器精度报告细胞微环境。人工智能已成为这些荧光团计算机设计和优化的变革性工具，能够快速发现具有更高亮度、更低细胞毒性和定制响应性的结构。
从分子信号到表型洞察：解码细胞器动力学
上述复杂的探针释放了对作为疾病早期生物标志物的动态亚细胞过程的实时观察能力。脂滴、线粒体和膜系统提供了一个丰富的定量表型图谱，可通过专门的荧光成像直接获取。例如，对来自定量相位或荧光图像的脂滴动力学进行AI驱动分析，可以揭示指示致癌转化或代谢综合征的代谢适应。类似地，对线粒体膜电位（ΔΨm）敏感的探针允许AI模型量化网络连接性和裂变/融合动力学，提供与神经退行性疾病和癌症相关的细胞应激的早期指标。
可重复性与解读面临的挑战
基于成像的生物传感，其可重复性仍然是一个显著的瓶颈。样品制备、显微镜设置、采集参数和后处理工作流程的变异性会极大地改变图像输出，导致不一致的解读。缺乏用于定量图像分析（如阈值分割、分割和特征提取）的标准化方案引入了主观性，并限制了跨实验室的比较。即使像M-Hg这样特性明确的探针，如果对其产生的复杂时空数据的分析没有标准化，也可能产生不可重复的结果。这凸显了将AI分析嵌入成像硬件，并推动下一代多模态探针开发的重要性，这些探针需经过工程化处理，能够同时追踪活体系统中的细胞器间相互作用和关键物理化学参数。
结论与未来展望
人工智能正在将生物成像从专注于空间分辨率的工具重新定义为破译亚细胞生物学动态语言的解读系统。这种范式转变将细胞器行为转化为具有重要诊断潜力的定量、时间分辨的生物标志物。先进探针化学、高分辨率成像和AI分析技术的整合，能够检测先于临床疾病的微妙表型变化，为早期干预和个性化治疗监测铺平道路。
为实现这一潜力转化为可靠的临床工具，该领域必须优先解决相互关联的挑战。基础在于开发标准化、带注释的多模态数据集，以确保AI模型在多样化的生物和临床环境中具有鲁棒性和可重复性。在此基础上，可解释人工智能（XAI）框架对于将这些模型从“黑箱”转变为可解释的诊断伙伴、建立临床信任和发现新生物学至关重要。此外，为从实验室走到护理点，AI分析必须嵌入成像硬件，实现实时、可操作的洞察。关键在于，这些计算进步必须由下一代多模态探针推动，这些探针经过工程化设计，可同时追踪活体系统中的细胞器间相互作用和关键物理化学参数。
实现这一愿景需要在合作上进行范式转变——从顺序交接转向闭环、跨学科的伙伴关系。成功取决于化学家、生物学家、临床医生和数据科学家之间持续不断的整合，各方积极相互借鉴。通过走这条整合之路，该领域将从仅仅观察细胞动力学转变为智能解读它们，最终迎来预测性智能诊断的新纪元，变革精准医学。
