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  膠質瘤具有高浸潤性、侵襲性、邊界模糊、高發病率和死亡率等特點，發展高效和精確的膠質瘤診斷方法十分關鍵。目前，臨床膠質瘤的診斷技術主要是磁共振成像（MRI）和正電子發射斷層掃描（PET），但存在操作復雜、成本高等缺點。因此，迫切需要開發操作簡單、成本低、準確性高的膠質瘤診斷方法。由于病變組織成分的差異會影響可見光和近紅外區域的光吸收，因此利用具有高探測靈敏度的可見-近紅外光電探測器感知可見光和近紅外光透過組織后的細微變化，并結合機器學習算法輔助分析，有望實現對不同病變程度的組織的即時精確診斷。

  近日，中國科學院化學研究所宋延林教授團隊在ACS Nano上發表了題為“Lateral Heterostructured Vis–NIR Photodetectors with Multimodal Detection for Rapid and Precise Classification of Glioma”的文章（DOI: 10.1021/acsnano.2c06004）。病變組織成分的變化會影響其對可見-近紅外區域的光吸收。研究團隊利用光探測器檢測透過不同組織的光信號的差異實現對膠質瘤的分級診斷。他們利用模板誘導連續印刷策略構建一維橫向異質NaYF₄@Yb、Er/CsPbI_2.2Br_0.8光電探測器陣列，實現了對可見-近紅外波段的高性能響應。通過靈活調控墨水濃度及施加壓力，可以得到側包裹的橫向異質結構，相比于全包裹異質結構，其對可見-近紅外光表現出更好的響應性，例如，在450 nm和980 nm處的響應度分別達到1084 A/W和150 mA/W。通過不同波長的激光（450 nm、532 nm、650 nm 和 980 nm）透過正常組織切片及不同等級膠質瘤組織切片的不同區域后照射在可見-近紅外光電探測器上，可以收集不同位點下的光電流數據。利用得到的光電流數據可以重構出各種組織的輪廓圖像，展現了膠質瘤區域成像的能力。進而結合機器學習算法，以得到的光電流數據為數據庫，提取各波長下的特征和信息，進行模型訓練和分類檢測。結果顯示，通過覆蓋可見-近紅外光的多模態檢測，膠質瘤分級診斷準確率可達到99.3%。這項工作為臨床腫瘤的快速診斷提供了一種新的思路。 

圖1 印刷制備可見-近紅外光電探測器陣列用于膠質瘤的分級診斷。(a) 利用橫向異質結構光電探測器進行膠質瘤分級診斷的示意圖；(b) 印刷制備橫向異質結構陣列的示意圖；(c, d) CsPbI_2.2Br_0.8/UCNPs陣列的示意圖與橫截面SEM圖像；(e) CsPbI_2.2Br_0.8陣列的吸收光譜和UCNPs的光致發光光譜；(f) CsPbI_2.2Br_0.8和 CsPbI_2.2Br_0.8/UCNPs光電探測器在980 nm激光照射下產生的光電流對比。

 圖4 基于橫向異質光電探測器的膠質瘤分級診斷能力。(a) 測試過程的光學圖像；(b) 正常組織、II級膠質瘤和IV級膠質瘤三種組織的光學圖像；(c-f) 不同波長照射下，將收集到的光電流重構得到的三種組織的圖像；(g) 正常組織、II級膠質瘤和IV級膠質瘤組織對不同波長光的吸收對比；(h) 基于SVM算法的膠質瘤分級診斷原理；(i) 單波長探測和多模態探測下，膠質瘤分級診斷的準確率。

  該研究成果以“Lateral Heterostructured Vis–NIR Photodetectors with Multimodal Detection for Rapid and Precise Classification of Glioma”為題（DOI: 10.1021/acsnano.2c06004）發表在ACS Nano上。論文第一作者是中國科學院化學研究所謝紅飛博士，通訊作者為宋延林研究員、蘇萌副研究員和潘琪博士后。該研究得到了科技部、國家自然科學基金委、中國科學院、北京市科委、中國博士后基金和北京分子科學國家研究中心的支持。