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西安電子科技大學呂銳嬋教授團隊在國際化學頂級期刊發(fā)表綜述文章

來源:西安電子科技大學      2022-03-16
導讀:近日,西安電子科技大學生命科學技術學院呂銳嬋教授團隊在國際化學頂級期刊《Coordination Chemistry Reviews》(中科院一區(qū)TOP,IF:22.3),發(fā)表了題為“Nanochemistry advancing photon conversion in rare-earth nanostructures for theranostics ”的綜述文章。

近日,西安電子科技大學生命科學技術學院呂銳嬋教授團隊在國際化學頂級期刊《Coordination Chemistry Reviews》(中科院一區(qū)TOP,IF:22.3),發(fā)表了題為“Nanochemistry advancing photon conversion in rare-earth nanostructures for theranostics ”的綜述文章。該論文第一作者為呂銳嬋教授,第一單位為西安電子科技大學(田捷教授,王燕興博士),合作單位包括中國科學院長春應化所(林君研究員)和紐約州立大學布法羅分校(Paras N. Prasad教授,Micah Raab博士)?!禖oordination Chemistry Reviews》是由愛思唯爾(Elsevier)出版的權威學術期刊,這也是該期刊第一次錄用西電的研究成果。

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稀土熒光探針具有獨特的特性,之前已有綜述談到了從紅外(IR)到較短波長的光子上轉換發(fā)光(UCL)的生物醫(yī)學應用。自2015年來,研究者開始研究使用稀土的下轉換發(fā)光(DSL)產生近紅外(NIR)發(fā)射,使發(fā)光或成像波長位于光學透明窗口(如NIR II和NIR III),以實現(xiàn)深層組織穿透,顯著減少散射,從而實現(xiàn)三維深層組織成像。特別的,該綜述介紹了呂銳嬋教授團隊利用人工智能和機器學習來制備含有稀土離子、優(yōu)化多殼層結構的化學組合方法,用材料信息學(元啟發(fā)式算法)和機器學習來預測和指導發(fā)光,從而超越經驗和試錯,在傳統(tǒng)最優(yōu)發(fā)光粉上進一步提高發(fā)光強度和效率。

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本篇綜述內容框架圖

論文第一部分,綜述介紹了稀土探針的發(fā)光機理并創(chuàng)新的提出了材料信息學在此領域的應用。論文首先使用能級圖展示了最經典的上轉換和下轉換的經典光子傳遞模型,并介紹了利用新的能量轉移機制提高發(fā)光的策略。策略包括:使用染料敏化稀土發(fā)光(天線效應收集光子);通過金屬和其他元素共摻的發(fā)光調制;以最小的產熱控制激發(fā)態(tài)光子的核殼結構;表面修飾官能團及抗體提高生物相容性和靶向性;用于多模態(tài)MRI、CT、光聲、Cerenkov、UCL和NIR II成像的多級復合納米結構。并創(chuàng)新性提出了人工智能機器學習輔助材料信息學,包括離散偶極子近似模擬、啟發(fā)式算法、邏輯回歸和支持向量機,通過優(yōu)化摻雜元素、濃度并搜索關鍵影響元素,為納米化學提供有價值的見解,與傳統(tǒng)的通過試錯或依賴經驗的實驗方法相比,可以在傳統(tǒng)最優(yōu)發(fā)光粉的基礎上進一步提高發(fā)光效率。

論文第二部分,詳細介紹并回顧了稀土探針的生物應用。擁有UV/Vis的上轉換和NIR II/NIR III區(qū)的下轉換發(fā)光是稀土的一個顯著優(yōu)勢,使其能夠同時用于成像(細胞顯微成像及活體多尺度成像)和光療。在生物應用方面,具體體現(xiàn)在:用多殼納米粒子在NIR II/NIR III進行具有最小副作用的靶向治療;納米光子探針的表面改性,用于體外/體內深層組織生物成像;多模態(tài)成像(如圖為具有高分辨率和高穿透的成像手段,其中紅色字體為稀土探針參與的成像手段);此外,稀土探針還可用于傳感(精確的近紅外熒光/壽命反映溫度);成像引導的協(xié)同治療(光動力療法、光熱療法、光激活療法);控制藥物釋放,提高藥物利用率,進一步減小副作用。論文最后,提供了與臨床治療相關的稀土納米探針的典例,如使用光遺傳進行腦成像及疾病監(jiān)測,使用開發(fā)的NIR II成像儀進行臨床前手術導航,使用正交激光照射的疾病診療等,充分展示了NIR II成像探針及導航儀在疾病診療領域的潛在應用價值。

稀土探針用于多尺度成像(分辨率和穿透深度維度)

近年來,呂銳嬋教授團隊通過算法與實驗相結合,在生物材料、疾病檢測等領域取得了一系列研究成果,以西安電子科技大學為第一單位,以第一、通訊作者身份在《ACS Nano》(中科院一區(qū)TOP,IF= 13.5),《Chem. Mater.》(中科院一區(qū)TOP,IF=9.8),《Analy. Chem.》(中科院一區(qū)TOP,IF=7.0),《Nanoscale》(中科院一區(qū)TOP,IF=7.8)等重要期刊上發(fā)表論文30余篇,授權專利4項,并積極與各大醫(yī)院開展合作,其中團隊開發(fā)的眼科疾病AI診斷軟件已成功應用于西安市第九醫(yī)院,能夠輔助醫(yī)生和患者診斷視網膜病變分級,診斷準確率可達到93%。

論文鏈接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010854522000819


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