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本研究针对传统手性分子检测技术在深组织检测中的局限性，提出了一种基于近红外二区（NIR-II）光声偏振增强光学旋转传感（PAPEORS）的新方法，实现了深至3.5 mm组织的手性分子浓度检测，为体内手性分子传感提供了新思路。
手性分子在自然界中广泛存在，并在许多有机和无机物质的性质中起着关键作用。然而，传统用于手性分子检测的方法，如色谱法、电泳法、质谱法等，大多依赖于对体液的分析，难以实现体内检测，且在深组织检测中受到光散射等因素的限制。为了解决这一问题，国内某研究机构的研究人员提出了一种基于近红外二区（NIR-II）光声偏振增强光学旋转传感（PAPEORS）的新方法，用于深组织的手性分子检测。该方法利用光声效应和偏振光的特性，通过检测光声信号来估计光学旋转，并将其与手性分子浓度相关联，实现了对深至3.5 mm组织中手性分子浓度的检测。该研究不仅为体内手性分子传感提供了一种新的技术手段，还展示了其在非侵入性检测和实时监测方面的巨大潜力，有望在生物医学领域得到广泛应用。论文发表在《SCIENCE ADVANCES》上，为相关领域的研究者提供了重要的参考。
研究人员采用的关键技术方法包括：利用近红外二区（NIR-II）光源激发样品产生光声信号；通过改变入射光的偏振状态（垂直偏振、45°线性偏振和圆偏振）来研究其对手性分子光学旋转的影响；基于光声信号的时间序列数据，通过去卷积等处理方法提取光学旋转信息；结合二次回归模型对检测到的光学旋转进行浓度预测。
研究背景与意义
手性分子在生物体内具有重要的生理功能，例如蛋白质、氨基酸、各种糖类和乳酸等都具有手性中心，能够使偏振光的偏振面发生旋转。许多药物也表现出手性特性，如氯胺酮、类固醇和β受体阻滞剂等。然而，传统检测手性分子的方法大多依赖于对体液的分析，难以实现体内检测，且在深组织检测中受到光散射等因素的限制。为了解决这一问题，研究人员提出了一种基于近红外二区（NIR-II）光声偏振增强光学旋转传感（PAPEORS）的新方法，用于深组织的手性分子检测。
研究方法
研究人员设计了一个光声偏振增强光学旋转传感（PAPEORS）系统，能够在近红外二区（NIR-II）窗口工作，利用光声效应和偏振光的特性，通过检测光声信号来估计光学旋转，并将其与手性分子浓度相关联。实验中，研究人员使用了葡萄糖和萘普生（一种非甾体抗炎药）作为模型手性分子，分别在水溶液和牛血清白蛋白（BSA）溶液中进行检测。实验结果显示，PAPEORS系统能够实现对深至3.5 mm组织中手性分子浓度的检测，检测限低至80 mg/dl（使用圆偏振光和血清样本时）。
实验结果
葡萄糖旋转估计
研究人员通过PAPEORS系统对不同浓度的葡萄糖溶液进行了检测，发现在垂直偏振光（V）、45°线性偏振光（P）和圆偏振光（R）的照射下，光声信号的幅度和光学旋转角度随葡萄糖浓度的增加而变化。实验结果显示，圆偏振光（R）照射下，光声信号的信噪比最高，且检测限最低（80 mg/dl）。通过二次回归模型对光学旋转角度与葡萄糖浓度的关系进行拟合，研究人员能够准确预测葡萄糖浓度。
光声光谱分析
研究人员还对葡萄糖溶液进行了光声光谱分析，发现在1500 nm处出现了葡萄糖的吸收峰。然而，随着检测深度的增加，光声信号与葡萄糖浓度之间的线性关系逐渐减弱，这可能是由于光在组织中的衰减和散射导致的。因此，研究人员提出PAPEORS系统能够在单波长下实现深组织的手性分子检测，避免了光声光谱分析在深组织检测中的非线性问题。
深组织检测
为了验证PAPEORS系统在深组织检测中的性能，研究人员进行了体外实验，使用鸡胸组织切片模拟体内环境。实验结果显示，PAPEORS系统能够在2 mm和3.5 mm的深度处准确检测到葡萄糖浓度，且检测限分别为91 mg/dl和90 mg/dl。此外，研究人员还研究了皮肤层对手性分子检测的影响，发现即使在有皮肤层的情况下，PAPEORS系统仍能够准确检测到葡萄糖浓度。
萘普生检测
研究人员还对萘普生进行了检测，发现其在1500 nm处也表现出明显的光学旋转。实验结果显示，萘普生的光学旋转角度随浓度的增加而线性增加，研究人员通过线性回归模型对其浓度进行了预测，预测结果与实际浓度高度一致。
结论与讨论
PAPEORS系统为深组织手性分子检测提供了一种新的技术手段，具有检测限低、信噪比高、能够实现单波长检测等优点。该系统不仅能够准确检测到深至3.5 mm组织中的葡萄糖和萘普生浓度，还展示了其在非侵入性检测和实时监测方面的巨大潜力。此外，PAPEORS系统还具有易于小型化的优势，有望在生物医学领域得到广泛应用。然而，该系统仍存在一些局限性，例如在体内检测中的可靠性和准确性仍需进一步验证，且目前仅对手性分子进行了单一组分的检测，对于复杂生物样品中多种手性分子的同时检测仍面临挑战。未来的研究将致力于解决这些问题，并进一步优化PAPEORS系统，以实现其在临床诊断和疾病监测中的实际应用。
