化学元素（碳、氢、氧、氮等）[1,2]、分子（水、蛋白质、脂质、核酸、碳水化合物、无机盐等）[3]以及细胞和组织结构是构成生物体的基本要素[[4], [5], [6]]。这些成分的代谢对于维持生命功能至关重要[7,8]。目前，生命科学研究在疾病治疗和生活质量提升方面已取得进展，但随着疾病类型的多样化，开发非破坏性的实时检测和治疗方法以实现早期预防变得更为重要[9,10]。
传统的生命科学研究高度依赖荧光标记和放射性同位素追踪等侵入性技术，这些方法虽然能提供高度特异性的信息，但不可避免地会改变生物系统的原始状态[11,12]。特别是在活细胞动态监测和组织原位分析中，标记物的干扰成为限制研究深度的关键因素[[13], [14], [15], [16], [17]]。拉曼光谱的非标记性和非破坏性特性弥补了这一缺陷[18,19]。其工作原理基于分子振动模式的“指纹”识别，无需外源探针即可获取生物样本的化学组成、构象变化和代谢状态信息[20,21]。以细胞周期研究为例，拉曼光谱能够实时追踪细胞内核酸、脂质和碳水化合物含量的变化，且不会干扰细胞的正常生理活动[[22], [23], [24]]。这为细胞增殖和凋亡的分子机制提供了独特见解。
当前，生命科学研究正朝着高空间和时间分辨率及多维信息整合的方向快速发展，这对分析技术提出了更高要求[25,26]。拉曼光谱与显微成像技术（如共聚焦拉曼成像）的结合实现了生物样本中化学成分的空间分布可视化。在脑科学领域，研究人员利用该技术绘制了神经组织中β-淀粉样蛋白的沉积图谱，为阿尔茨海默病的早期诊断提供了新思路[[27], [28], [29]]。此外，拉曼光谱具有出色的空间分辨率（可达亚微米级别）和化学特异性，在组织病理学分析中展现出巨大潜力[30,31]。与传统需要复杂样品预处理的组织切片染色方法相比，拉曼光谱能够直接对新鲜或冷冻组织进行非破坏性扫描。随后，通过机器学习算法构建了光谱-病理特征关联模型，实现临床诊断目标，如确定癌症边界和评估炎症程度[[32], [33], [34]]。近年来，拉曼光谱活检技术已进入乳腺癌、皮肤癌等疾病的术中快速诊断临床试验阶段[[35], [36], [37]]。
在单细胞分析层面，拉曼光谱与微流控芯片的结合创建了高通量的单细胞代谢表型筛选平台[[38], [39], [40]]。通过分析单个细胞的拉曼光谱特征，研究人员无需裂解细胞即可区分处于不同生理状态的细胞亚群，这对于研究肿瘤异质性和干细胞分化等前沿课题具有重要意义[[41], [42], [43]]。2022年的一项研究表明，基于拉曼光谱的单细胞分类准确率超过95%，明显优于传统流式细胞术[44]。更为引人注目的是拉曼光谱与人工智能的深度融合[45,46]。深度学习算法能够从海量光谱数据中提取隐含的生物特征，并建立光谱特征与特定病理状态之间的非线性映射关系[[47], [48], [49]]。例如，卷积神经网络（CNN）已成功应用于癌症分类，诊断灵敏度达98.7%，特异性达97.2%，显示出超越传统病理学的潜力[50,51]。这种技术融合不仅提高了数据分析效率，还推动了拉曼光谱从实验室走向临床应用。
总之，拉曼光谱是一种非破坏性的分析技术，能够提供分子振动和旋转等结构信息。基于这一特性，拉曼光谱广泛应用于化学、材料科学、药学和生命科学领域[19,52,53]。此外，它还具有高特异性、低样品制备要求以及实时检测能力等优点。近年来，随着激光技术、纳米材料和计算方法的进步，拉曼光谱在生物分子检测、细胞成像、疾病诊断和药物发现方面展现出巨大潜力。因此，本文总结了拉曼光谱在生物大分子、细胞和组织分析、疾病诊断和治疗、药物发现与开发以及微塑料检测中的应用进展，逐步揭示了其在隐藏生物物质中的作用，并为拉曼光谱在生命科学研究中的应用奠定了基础（图1）。最后，总结了该领域面临的挑战，并提出了未来发展方向。
