1. 引言
光片荧光显微镜（Light Sheet Fluorescence Microscopy，LSFM），又称选择性平面照明显微镜（Selective Plane Illumination Microscopy，SPIM），在生物医学成像领域掀起了一场革命。它凭借高分辨率、实时成像以及极低的光毒性，成为对敏感生物系统（如发育中的胚胎）进行活细胞成像的理想工具。
LSFM 独特的片层照明方式，仅对成像平面进行光照，极大地减少了对活体样本的光毒性损伤，使得长期研究药物相互作用、组织反应和细胞行为成为可能。同时，其快速成像能力可在单细胞分辨率下捕捉大规模生物结构，为研究治疗药物在胚胎组织中的吸收、分布和代谢提供了全面视角。
在药物递送研究中，精准靶向和控制药物释放至关重要，而 LSFM 能够实时、无创地对药物分布进行高分辨率成像，助力研究人员观察药物对细胞活动和器官发育的影响。近年来，LSFM 与荧光标记技术、机器学习算法的结合，进一步拓展了其成像范围和深度，实现了对药物分布数据的自动化分析和实时药代动力学评估。
本文旨在深入探讨 LSFM 在药物递送研究中的作用，聚焦其在监测药物药代动力学、追踪组织特异性靶向以及评估胚胎发育中药物疗效等方面的应用。通过阐述 LSFM 技术的最新进展及其与其他成像方式的整合，为药物 - 组织相互作用研究提供全面概述，推动精准医学领域的发展。
2. LSFM 的原理和技术基础
2.1 LSFM 的基本设置
LSFM 基于选择性平面照明原理，通过圆柱透镜产生的薄光片从侧面照亮样本，探测器则正交捕获发射的荧光。其基本设置包含六个子系统：光源、光束整形装置、扫描照明 / 激发系统、样本旋转装置、检测系统以及电气设备、计算机和软件。
在 LSFM 中，荧光团由激光激发，声光可调滤波器（AOTF）用于选择和调制激光波长。激光束经扩束器等光学装置形成光片，样本在检测系统的光轴方向移动，通过焦点检测平面和照明平面的共享体积，获取 3D 图像堆栈。样本的移动由计算机控制的电动平移台实现，还配备有单旋转台，便于从不同方向获取图像。检测设备通常是荧光宽场显微镜，数据收集和硬件控制由控制单元管理，计算机则作为用户界面并负责数据管理。随着技术发展，晶格光片显微镜进一步提升了 LSFM 的空间分辨率，能更清晰地成像复杂组织结构和深部组织区域。
2.2 LSFM 的发展和技术进步
多年来，LSFM 取得了显著进展。Huisken 等人首次提出的 SPIM 技术，为活组织的非侵入性高分辨率成像奠定了基础。随后，多项创新成果不断涌现。Keller 等人引入的多视角成像技术，使研究人员能够从多个角度观察胚胎，生成生物体的全面 3D 重建，有助于研究药物在整个生物体中的分布情况。Tomer 等人的多视角光片成像技术，可同时捕获多个角度的图像，创建高分辨率的胚胎结构 3D 重建，便于观察动态发育过程。Chen 等人的晶格光片显微镜（LLSM），利用结构化光模式实现了更高的空间分辨率，能对活胚胎中的亚细胞结构进行成像。
此外，研究人员还将这些技术应用于肿瘤模型中纳米医学的研究，证实了 LSFM 在研究药物 - 组织相互作用方面的有效性，并启发了在更复杂生物系统（如发育胚胎）中监测药物递送的后续研究。同时，倾斜光片显微镜、自适应光学等技术的发展，提高了成像深度和分辨率，使 LSFM 成为药物递送监测、器官发生研究和高通量生物检测的重要工具。
2.3 LSFM 与其他体积显微镜技术的比较
与经典共聚焦显微镜、受激发射损耗（STED）显微镜和可逆饱和光学荧光跃迁（RESOLFT）显微镜等体积成像技术相比，LSFM 具有独特优势。经典共聚焦显微镜通过针孔排除离焦光实现光学切片，常用于静态样本的高分辨率 3D 成像，但点扫描方式使其在大体积成像时速度较慢，且长时间高强度光照会导致显著的光毒性和光漂白，不太适合活样本成像。STED 显微镜通过耗尽激光抑制焦点区域外的荧光来实现超分辨率，但高功率激光增加了光毒性，采集速度慢也限制了其在大样本或快速变化样本成像中的应用。RESOLFT 显微镜利用可逆光开关荧光团实现超分辨率成像，虽光毒性较低，但成像速度慢且依赖特殊荧光团，在大规模异质样本成像中效果不佳。
相比之下，LSFM 仅照亮成像平面，减少了对非成像区域的光暴露，能够在最小化光损伤的同时快速捕获大体积结构，适合长时间追踪生物过程，如药物在活组织中的扩散。此外，LSFM 可扩展性强，能够在高时空分辨率下捕获整个生物系统，在研究复杂生物环境方面具有显著优势。
3. LSFM 在药物递送监测中的应用
3.1 LSFM 在药物监测中的应用实例
LSFM 在药物递送机制研究中具有重要作用，其成像速度快、空间分辨率高且光毒性低，适合研究药物在脆弱组织中的分布和药代动力学。Lazzari 等人利用 LSFM 研究了阿霉素（Dox）在多细胞肿瘤球（MCTS）中的渗透情况，通过光学切片和 3D 断层重建，发现药物在肿瘤球的增殖外层浓度较高，向缺氧核心逐渐降低，展示了药物渗透的异质性，为研究药物递送效率提供了更准确的依据。
Schmid 等人运用全景 LSFM 监测了药物在器官型培养的内胚层细胞中的扩散和细胞相互作用，为研究肿瘤微环境对药物摄取和疗效的影响提供了有价值的见解。Mendler 等人使用 LSFM 可视化了抗 CD20 Fab 片段在肿瘤异种移植模型中的摄取过程，发现不同模型中药物分布模式存在差异，强调了 LSFM 在优化抗体治疗方面的重要性。
Kumar 等人将机器学习算法与 LSFM 相结合，实现了对药物和生物标志物分布的自动分析，能够在器官芯片模型中追踪纳米颗粒药物，为个性化医学发展提供了支持。此外，将 LSFM 与组织清除技术相结合，可实现对厚组织样本中药物分布的高分辨率成像，为药物药代动力学和疗效研究开辟了新途径。
3.2 LSFM 与共聚焦显微镜在成像 3D 肿瘤球中的比较
三维肿瘤球作为研究药物渗透和疗效的体外模型，对成像技术提出了高分辨率、深度穿透和低光毒性的要求。共聚焦显微镜通过阻挡离焦光实现光学切片，可提供高分辨率的 3D 重建，但点扫描方式导致数据采集速度慢，且长时间高强度光照增加了光毒性和光漂白风险，限制了其在活样本或大体积样本成像中的应用。
LSFM 通过仅照亮成像平面，减少了对非成像区域的光暴露，能够在长时间成像中保持细胞活力，更适合研究药物渗透等动态过程。此外，LSFM 的正交照明减少了光散射和吸收，具有更好的深度穿透能力和成像对比度。不过，共聚焦显微镜在解析亚细胞细节方面仍具有优势，两者结合可更全面地了解药物在 3D 肿瘤模型中的递送情况。
4. LSFM 在胚胎发育研究中的应用
4.1 LSFM 在理解早期器官发生中的作用
LSFM 在胚胎发育研究中发挥了关键作用，尤其是在早期器官发生阶段。Keller 等人利用 LSFM 对斑马鱼胚胎早期发育进行了连续、高分辨率的 3D 时间推移成像，成功可视化了原肠胚形成、神经胚形成和体节形成等过程中的细胞行为，为发育生物学研究带来了突破。
Fan 等人开发了微针集成的 LSFM 系统，用于对秀丽隐杆线虫胚胎进行亚细胞分辨率的连续成像。通过减少光学像差，该系统能够在不损伤组织的情况下长时间观察胚胎发育过程中的细胞分裂、分化和药物递送效果。McDole 等人将 LSFM 应用于小鼠胚胎发生研究，实现了对整个生物体的实时单细胞分辨率成像，揭示了哺乳动物器官发生的动态细胞过程。
此外，LSFM 还可用于研究不同物种的器官发生，通过多尺度成像，将细胞水平的动态变化与组织水平的形态发生联系起来，为理解器官形成和功能提供了重要依据。同时，其在稀有细胞检测方面的应用，有助于确定驱动器官发生的关键细胞群体。
4.2 长期活体成像及其在药物疗效监测中的作用
LSFM 的长期活体成像能力为研究胚胎发育过程中的药物疗效提供了有力支持。Schmid 等人利用 LSFM 实时跟踪斑马鱼器官发生过程中内胚层细胞的动态变化，观察药物处理对细胞行为的影响，展示了 LSFM 在长期药物监测中的潜力。
Duchi 等人应用 LSFM 监测药物诱导的器官发生变化，研究细胞对治疗药物的反应，为评估药物疗效和安全性提供了重要信息。Yue 等人利用 LSFM 对发育中的小鼠心脏进行长期成像，观察心肌细胞核的动态变化，揭示了心脏发育过程中的细胞迁移和组织形成机制。
Pampaloni 等人开发的组织培养光片荧光显微镜（TC - LSFM），可在受控条件下对 3D 细胞培养进行长时间观察，研究药物在复杂组织模型中的相互作用。Strobl 和 Stelzer 通过 LSFM 对赤拟谷盗胚胎进行非侵入性长期荧光成像，强调了 LSFM 低光毒性和低光漂白的特性，为研究药物疗效提供了合适的技术手段。这些研究表明，LSFM 在理解药物与组织在长时间内的相互作用方面具有重要价值，有助于优化治疗方案。
5. 机器学习和 AI 与 LSFM 的集成用于药物监测
5.1 计算工具与 LSFM 的早期集成
早期，Tomer 等人将多视角 LSFM 与图像拼接算法结合，创建了发育胚胎的 3D 重建，为后续更先进的计算模型奠定了基础。Wu 等人利用双视角平面照明显微镜和计算算法减少图像伪影，提高空间分辨率，为机器学习在 LSFM 图像校正和处理中的应用开辟了道路。
Kumar 等人运用机器学习中的 U - Net 卷积神经网络（CNN）增强了肿瘤成像中血管的分割效果，提高了分析效率和准确性。Li 等人的智能光束优化框架通过深度学习算法实时调整光片的形状和强度，减少了光损伤和光漂白，提高了成像深度和分辨率，为研究药物在活组织中的分布提供了更精确的手段。这些研究成果表明，计算工具与 LSFM 的集成不断推动着药物递送研究的发展。
5.2 AI 增强的胚胎发育药物监测
AI 与 LSFM 的集成在胚胎发育药物递送研究中具有显著优势。Fan 等人利用 AI 增强的 LSFM 追踪了纳米颗粒药物在活胚胎中的运动，实现了对药物递送的实时量化。Ding 等人的 Saak 变换机器学习模型提高了心脏成像的准确性，能够更精确地观察心脏发育过程中的结构变化和药物影响。
Chen 等人开发的 3D 残差通道注意力网络用于 LSFM 图像的去噪和锐化，提高了药物追踪的精度。这些研究展示了 AI 在自动化数据分析、提高成像质量和揭示药物 - 组织相互作用方面的强大能力，为胚胎发育药物监测提供了更高效、准确的方法。
6. LSFM 在药物监测中的挑战和局限性
6.1 长期成像中的光漂白和光毒性
在长期成像中，LSFM 面临光漂白和光毒性的挑战。尽管其选择性平面照明减少了光损伤，但长时间高强度光照仍可能导致荧光团降解和细胞损伤，影响成像质量和持续时间。Yue 等人在心脏发育研究中发现，荧光团降解会导致信号丢失，限制了对细胞行为的连续监测。
为解决这些问题，研究人员开发了多种方法。Peng 等人开发的高时空分辨率荧光团可减少光毒性，延长成像寿命。Chen 等人的可逆光开关蛋白组件能够控制荧光团的激活，降低光暴露，减少光漂白和光毒性。此外，调整激光功率、优化曝光时间、选择光稳定性高的荧光团以及采用间歇成像和自适应照明策略等，都有助于减轻光毒性的影响。
6.2 组织不透明度和成像深度
组织不透明度是 LSFM 面临的另一个重要挑战，尤其是在胚胎发育后期，组织密度和复杂性增加，光散射增强，限制了成像深度和分辨率。Murakami 等人在追踪胚胎脑组织中的小分子药物时发现，光散射会降低图像清晰度，影响对深部结构的成像。
为克服这一问题，研究人员采用了多种技术。NIR 荧光团因其较长的波长，具有更好的组织穿透能力，Wang 等人利用 NIR - II 窗口进行光片显微镜成像，实现了对活小鼠肿瘤的非侵入性成像，清晰展示了肿瘤结构和药物行为。Hobson 等人将 NIR 荧光团应用于活胚胎深部组织成像，提高了对血管发育和药物分布的观察效果。
此外，组织清除技术（如 CLARITY 和 Scale）可使组织透明，增加成像深度；自适应光学技术能够动态校正组织散射引起的光学畸变，提高成像质量。然而，对于极厚或高度异质的组织，LSFM 仍存在局限性，可能需要与其他成像方式（如光学相干断层扫描，OCT）结合使用。
6.3 数据管理和处理
LSFM 产生的大量多维数据集对数据管理和处理提出了挑战。Li 等人利用深度学习优化 LSFM 成像，通过智能光束优化提高图像质量，减少噪声，简化数据采集过程。Naert 等人应用深度学习对胚胎发育和疾病进行表型分析，实现了对胚胎发育过程的实时分类和异常检测。
Vercio 等人利用 CNN 对小鼠胚胎的 LSFM 图像进行组织和增殖细胞的分割，提高了药物靶点识别和药物分布追踪的准确性。Chen 等人开发的 3D 残差通道注意力网络用于图像去噪和锐化，提高了图像质量，便于更准确地解释药物疗效和毒性数据。这些研究表明，AI 和机器学习在处理 LSFM 数据方面发挥着重要作用，有助于提高研究效率和准确性。
7. 通过新兴技术和协同作用解决 LSFM 的局限性
7.1 应对 LSFM 局限性的增强分析
为解决 LSFM 的局限性，研究人员采用了多种策略。在减轻光毒性和光漂白方面，自适应照明策略通过动态调整光片强度和厚度，显著降低了光毒性，Royer 等人在斑马鱼胚胎成像中证明了其有效性。同时，开发光稳定荧光团和使用近红外染料也能减少光漂白，保持信号强度。
在克服组织不透明度和增强成像深度方面，组织清除技术（如 CLARITY、CUBIC 等）使样本透明，实现了数毫米的成像深度，Ertürk 等人利用 3DISCO 技术对整个小鼠大脑进行成像，展示了药物分布和组织结构。选择近红外荧光团和集成自适应光学技术也能提高成像深度和分辨率，Reynaud 等人的研究证实了自适应光学在改善厚组织样本图像清晰度方面的作用。
在数据处理和实时分析方面，AI 驱动的工具（如 CNN）被广泛应用于图像分割和去噪，Chhetri 等人利用分布式计算平台处理大规模数据集，提高了分析效率和可扩展性。此外，将 LSFM 与其他成像方式结合，如与 OCT 或拉曼显微镜结合，能够提供更全面的信息，有助于深入理解药物 - 组织相互作用。
7.2 组织清除在增强 LSFM 成像中的作用
组织清除技术在增强 LSFM 成像能力方面具有重要作用。多种组织清除剂（如 CLARITY、Scale、SeeDB、CUBIC 等）各有优缺点，研究人员可根据样本类型和成像需求选择合适的方法。
Ueda 等人将 LSFM 与组织清除技术结合，研究了小分子药物在哺乳动物全脑成像中的分布情况，观察到药物与血脑屏障的相互作用以及在深部神经结构中的渗透，为神经药理学研究提供了重要信息。Murakami 等人利用组织清除技术研究了治疗神经系统疾病的小分子药物在脑内的分布，有助于优化药物递送策略。这些研究表明，组织清除技术能够显著提高 LSFM 对复杂组织环境中药物分布的成像能力。
7.3 光遗传学在实时控制细胞行为中的应用
光遗传学与 LSFM 的结合为研究细胞过程提供了新方法。Royer 等人将 LSFM 与光遗传学结合，研究药物对活胚胎神经元活动的调节作用，通过激活特定神经回路，观察药物对神经元信号传导的影响，为开发治疗神经系统疾病的药物提供了有价值的信息。
Zhao 等人引入的各向同性超分辨率光片显微镜，在保持低光毒性和低光漂白的同时，提高了空间分辨率，能够观察到快速的细胞内过程，如囊泡运输和细胞骨架动力学，为药物监测提供了更详细的视角。这些研究展示了光遗传学与 LSFM 结合在研究药物 - 细胞相互作用方面的巨大潜力。
7.4 多模态成像用于综合组织分析
将 LSFM 与其他成像模态结合，能够实现对组织的综合分析。光片拉曼显微镜将 LSFM 与拉曼光谱相结合，可同时成像细胞结构和追踪药物在组织内的代谢情况，Müller 等人利用该技术在斑马鱼模型中展示了不同组织成分的化学指纹。
声学光片显微镜通过声波引导光片，减少了光的衍射和散射，提高了对深部大脑结构的成像质量，Wunderl 等人用其对清除后的小鼠大脑进行成像，获得了清晰的图像。双光子扫描光片显微镜在提高成像速度和深度的同时，降低了光毒性，Truong 等人用其对胚胎模型进行成像，实现了长时间、高分辨率的细胞动力学观察。这些多模态成像技术为研究复杂生物过程提供了更强大的工具。
7.5 LSFM 与无标记显微镜技术的结合
LSFM 通常依赖荧光标记，而无标记显微镜技术（如相干反斯托克斯拉曼散射，CARS；二次谐波产生，SHG）可提供互补信息。SHG 显微镜<能够可视化非荧光的细胞外基质结构，如胶原蛋白，这对于理解药物 - 组织相互作用至关重要。cars 和拉曼显微镜则允许进行无标记的化学成像，有助于研究脂质基药物载体和其他分子的分布。将 lsfm 与这些无标记技术相结合，能够更全面地了解药物递送途径、细胞动力学和组织结构，拓展了 lsfm>
8. LSFM 的近期进展
8.1 早期荧光团及其在药物递送研究中的作用
早期荧光团（如绿色荧光蛋白，GFP）的应用使 LSFM 能够实时、3D 可视化药物与生物组织的相互作用。Pampaloni 等人利用 GFP 标记细胞，在 3D 多细胞球体中研究药物渗透，展示了 LSFM 追踪药物实时分布的能力，为肿瘤微环境中药物行为的研究提供了关键见解。然而，传统荧光团存在光漂白和组织穿透性有限的问题。随着研究的深入，对更稳定荧光团和替代成像技术的需求日益增加。Pampaloni 等人进一步探索了 LSFM 的定量成像能力，强调了提高荧光团稳定性对长期药物递送过程成像的重要性。“无切片组织学” 概念的提出，使 LSFM 能够在不进行机械切片的情况下对大组织样本进行成像，通过光学切片和 3D 重建，精确展示肿瘤结构和药物分布，为药物递送研究奠定了基础。
8.2 光开关荧光团的进展
为克服早期荧光团的局限性，研究人员开发了光开关荧光团。Lui 等人开发的新型光开关荧光团专为 LSFM 中的深部组织成像设计，有效减少了光漂白，使长时间成像成为可能，尤其适用于胚胎发育研究。Chen 等人利用光开关荧光团，更精确地监测了胚胎组织中的药物递送，能够追踪纳米颗粒药物在厚组织层和复杂生物环境中的运动，为药物动力学研究提供了更准确的数据。结合近红外（NIR）染料，光开关荧光团进一步提高了组织穿透性，减少了长时间成像对样本的损伤，为研究复杂生物模型（如哺乳动物胚胎）中的药物分布提供了有力工具，推动了药物发现和胚胎特异性药物递送的发展。
9. LSFM 的潜在临床应用
在产前诊断方面，LSFM 的实时成像能力可用于早期检测发育异常。Yue 等人利用 LSFM 监测心脏发育，为先天性心脏病的早期干预提供了可能。Tomer 等人通过追踪神经管形成，有助于早期诊断神经管缺陷。在产前治疗中，LSFM 能够实时可视化神经保护药物与神经元组织的相互作用，为个性化治疗提供依据。
在干细胞治疗领域，LSFM 可用于监测干细胞的行为和整合。Schmid 等人利用 LSFM 观察内胚层细胞动态，为干细胞追踪奠定了基础。在临床应用中，LSFM 能够实时监测心脏干细胞修复受损心脏组织的过程，优化干细胞治疗方案，对治疗心血管疾病、神经退行性疾病和肌肉萎缩症等具有重要意义。
在毒理学研究中，与传统 2D 模型相比，3D 细胞培养更能模拟体内环境，LSFM 可对其进行高分辨率成像，研究药物和化学物质对细胞的影响，推动了更安全治疗药物的开发。此外，在心血管研究中，结合 LSFM 与生物工程方法，有助于理解心肺系统的发育和对药物的反应。随着机器学习和人工智能与 LSFM 的进一步融合，其在临床应用中的潜力将不断拓展，为个性化医学提供更精准的支持。
10. LSFM 发展的未来展望
10.1 自适应光学增强成像深度
自适应光学（AO）技术对于提高 LSFM 在厚且散射的生物组织中的成像深度和分辨率至关重要。Royer 等人将 AO 集成到 LSFM 中，显著改善了对活体生物的长期高分辨率成像。在药物递送研究中，AO 增强的 LSFM 有望揭示复杂环境（如肿瘤或类器官）中药物分布和药代动力学的详细信息，通过实时校正光学畸变，实现对深部组织中药物 - 组织相互作用的精确成像，为深入理解治疗药物的作用机制提供有力支持。
10.2 高通量和便携式 LSFM 系统
高通量和便携式 LSFM 系统的发展为成像应用带来了更广泛的可及性和效率。便携式 LSFM 平台设计紧凑且功能强大，适用于资源有限的环境，如现场研究和分散式实验室，能够对生物样本进行原位成像。高通量 LSFM 平台可同时成像多个类器官或组织样本，加速临床前测试和药物发现过程，通过自动化样本处理和成像管道，可对大量药物候选物进行筛选。未来，这些系统将进一步集成人工智能，实现实时图像分析和决策，优化药物递送和治疗效果研究，在研究和临床领域发挥更重要的作用。
10.3 AI 驱动的数据分析和实时成像优化
人工智能在 LSFM 数据分析中发挥着变革性作用。机器学习算法（如卷积神经网络，CNN）可用于图像分割、伪影校正和去噪，加速大数据集的分析，对药物递送研究中精确量化药代动力学和组织相互作用至关重要。AI 框架能够优化 LSFM 数据处理和成像质量，如 CARE 方法可恢复图像细节并减少噪声。AI 还用于实时成像优化，通过智能光束优化动态调整光片形状和强度，减少光毒性，适应生物环境变化。此外，AI 与高通量 LSFM 平台结合，可实现药物筛选的自动化，加速有前景的治疗药物的识别。未来，先进的生成模型（如生成对抗网络，GANs）和联邦学习框架将进一步增强 LSFM 在药物递送研究中的应用，保护数据隐私的同时，推动精准医学发展。
10.4 在类器官模型和组织工程中的应用
类器官和工程组织是研究人类生物学和疾病的重要工具，LSFM 的高分辨率、低光毒性成像能力使其成为观察这些模型中动态过程的理想选择。Lancaster 和 Knoblich 利用 LSFM 监测神经类器官的发育，揭示组织架构和细胞分化的关键信息。在药物递送研究中，LSFM 可精确观察药物在类器官中的分布、细胞摄取和下游效应，评估抗癌药物疗效。在组织工程中，LSFM 能够实时研究药物与工程组织的相互作用，为药物动力学和结构变化提供有价值的数据。结合组织清除技术和自适应光学，LSFM 在研究复杂系统（如血管化肿瘤类器官或肝脏芯片模型）中的药物递送和疗效方面将发挥更重要的作用。未来，与机器学习和多模态成像的结合将进一步拓展其应用，加速从实验室到临床的转化。
10.5 光整形方法的进展
光整形方法的创新推动了 LSFM 的发展。超声引导光递送技术利用平行声波有效引导光穿过散射介质，Mestre - Torró 和 Duocastella 的技术可在高度散射环境中创建精确照明模式，为深部组织 LSFM 成像带来希望，有助于准确观察肿瘤等致密组织中的药物分布。快速声光学雕刻能够以高时间分辨率生成自适应照明模式，Surdo 和 Duocastella 展示了其在实时应用中的潜力，可用于研究药物扩散和组织重塑等快速过程。场合成技术实现了通用光片生成，Chang 等人的方法可根据样本几何形状和光学特性定制照明轮廓，减少光散射，提高信号 - 噪声比，优化复杂 3D 结构的成像，准确追踪药物在细胞和组织尺度的渗透和分布。控制多模光纤中的光传播可增强 LSFM 的深部成像能力，Cao 等人的研究为厚类器官或临床前药物研究中的动物模型成像提供了可能。此外，平面光学的创新实现了高度可调且高效的照明，Dorrah 和 Capasso 的研究展示了平面光学器件在减少伪影和提高分辨率方面的优势，使 LSFM 能够更好地适应复杂生物环境，深入研究药物 - 组织相互作用和分子动力学。这些光整形方法的进步将显著提升 LSFM 的性能，拓展其应用范围。
11. 结论
光片荧光显微镜（LSFM）彻底改变了生物医学成像领域，为实时药物递送监测和胚胎发育研究提供了前所未有的视角。通过高分辨率、3D 成像和低光毒性的优势，LSFM 使研究人员能够深入观察细胞过程，在药物开发、精准医学和发育生物学中发挥了核心作用。
在药物递送监测方面，LSFM 能够可视化药物在活组织（包括胚胎结构）中的分布，为个性化治疗的发展提供关键信息，有助于优化药物剂量和递送机制。在胚胎发育研究中，LSFM 可追踪器官形成、细胞迁移和基因表达，结合 CRISPR - Cas9 和单细胞测序等技术，为产前基因治疗开辟了新途径。
然而，LSFM 仍面临挑战，如长期成像中的光漂白、组织不透明度和数据处理问题。不过，下一代荧光团的开发、自适应光学的应用以及 AI 驱动的数据分析等进展，正在逐步解决这些问题。未来，LSFM 有望在临床应用中发挥更大作用，通过与 AI、光遗传学、组织清除和多模态成像的结合，为个性化医学、基因治疗和高通量药物筛选提供更强大的支持，推动临床诊断和治疗发展，在生物医学研究中继续发挥重要作用。
