光学分选技术的光学力原理、技术分类、应用场景
2025-06-16 来源:本站 点击次数:284本文由同济大学杨孟团队联合新加坡国立大学邱成伟等学者撰写，发表于2025年《Light: Science & Applications》（DOI:10.1038/s41377-024-01734-5）。研究团队整合了近十年全球300余篇关键文献，首次从光学力原理、技术分类、应用场景到产业化路径进行全景式分析，为光学分选领域构建了兼具基础科学深度与工程应用价值的理论框架。
重要发现
01传统光学力：从宏观操控到介观分辨的底层突破
光辐射压力（ORP）的微米级分选范式
实验验证：早期研究中，Buican团队利用双光束ORP成功分选中国仓鼠卵巢细胞，通过光动量转移实现尺寸依赖的细胞分离；近年Wu等在微流控芯片中引入表面等离激元共振（SPR）增强ORP，实现60–100nm金纳米颗粒的静态区域分离，分辨率达5nm。
机制局限：ORP依赖光场发散产生推力，在深层组织中易受散射干扰，且纳米级颗粒的动量转移效率较低。
光梯度力（OGF）的介观精准捕获
技术创新：MacDonald团队开发全息光学镊子，通过动态光场生成三维光学晶格，以近100%效率分选2–5μm二氧化硅微球；石墨烯等离激元镊子在中红外波段（970nm）利用Fano共振产生双向OGF，可分离折射率差异仅0.1的介电颗粒。
生物应用：在酵母细胞分选中，OGF通过调控光强梯度实现大小颗粒的旋向分离，较大颗粒聚集于光场内环，较小颗粒沿外环运动，分辨率达亚微米级。
光横向力（OLF）的手性识别革命
手性操控：Wang与Chan发现60–100nm手性螺旋颗粒在横向自旋动量作用下产生方向选择性位移，利用线偏振光实现左右手性颗粒的双向分离；Shi等在空气-水界面通过动量转移，以10nm分辨率分选手性微球，无需化学标记。
物理本质：OLF源于光的横向自旋角动量，与颗粒的手性参数κ直接相关，为不对称分子（如DNA、蛋白质）的光学解析提供了新工具。
02有源智能分选：光学与AI的跨界融合拉曼光谱-光学镊子的“化学眼”功能
单细胞化学分选：Fang等设计双激光系统（1064nm陷阱光+532nm拉曼激发光），在微流控芯片中无损分离胃癌细胞（BGC823）与正常细胞，成功率达90%；Lu等利用卷积神经网络（ConvNet）分析微生物拉曼光谱，分类准确率突破100%。
技术瓶颈：实时光谱分析需毫秒级计算响应，目前依赖边缘计算优化，制约高通量应用。
荧光标记与机器学习的“智能分选闭环”
量子点靶向分选：Zheng等用双色荧光纳米球标记肿瘤细胞，通过双光子激发实现MCF-7与MIAPaCa-2细胞的精准分离，误差率<5%；Ota团队开发“幽灵cytometry”，利用单像素探测器与支持向量机（SVM），以3000细胞/秒速度完成无图像重建的细胞分类。
临床转化：在血液样本中，该技术可快速富集循环肿瘤细胞（CTC），结合荧光原位杂交（FISH）实现基因突变原位分析。
03新兴光学结构：纳米级分选的“未来工具箱”超表面：超越衍射极限的光场工程师
纳米级分辨率：Luo等设计全介质超表面，利用电偶极-环偶极共振分离9nm与10nm聚苯乙烯颗粒，分辨率达1nm；在介电纳米腔阵列中，通过Mie共振捕获单病毒（如流感病毒），实现亚10nm级定位。
产业化潜力：基于氮化硅的超表面芯片可通过纳米压印批量生产，成本较电子束光刻降低80%。
拓扑光学场：抗干扰分选的“鲁棒平台”
梅龙晶格分选：Lu等在光学梅龙-反梅龙晶格中，通过拓扑电荷调控实现100nm金颗粒的100%效率分选，抗光场波动能力提升3倍；在光子晶体波导中，拓扑保护模式可定向排斥非共振颗粒，仅捕获目标尺寸颗粒。
动态适应性：通过实时切换光场拓扑荷，可在同一系统中依次分选不同尺寸颗粒，适用于多组分生物样本。
04多物理场集成：从实验室到临床的“最后一公里”光热镊子：无标记分选的“热控策略”
热泳效应应用：Hong等开发光热电动力学镊子，利用纳米孔阵列的温度梯度捕获20nm颗粒，同时排斥100nm颗粒，适用于外泌体（30–200nm）亚型分离；结合微流控芯片，可在30分钟内完成血液样本的外泌体富集。
声-光协同芯片：高通量分选的“速度革命”
预聚焦-精分选流程：Hu等构建声-光集成芯片，先通过声表面波（SAW）以微升/分钟通量预聚焦白细胞，再利用光辐射压力实现淋巴细胞与单核细胞的无标记分离，纯度超95%，较传统流式细胞术效率提升10倍。
创新与亮点
01从“成像观测”到“操控干预”的范式转变传统光学技术以被动成像为主，而光学分选通过光力调控实现“即见即分选”。例如，拉曼光学镊子同步完成单细胞化学成像与物理分离，将“分子特征识别-功能细胞分选”整合为连续流程，颠覆了传统生物样本处理的分阶段模式。
02纳米级精度：解锁生命科学的“暗箱”细节
超表面与拓扑光学将分选分辨率从微米级（~1000nm）推进至纳米级（<10nm），首次实现：
外泌体亚型（如肿瘤来源vs.正常细胞来源）的尺寸/内容物双重分选；
手性药物分子（如紫杉醇对映体）的光学拆分，纯度达99.9%。
声-光集成技术与AI算法的结合，使分选摆脱对荧光标记的依赖：
速度突破：“幽灵cytometry”通过光散射特征直接分类细胞，无需荧光染色，避免标记毒性的同时提升通量至临床可接受水平（>10^6细胞/小时）；
成本优势：无标记方案较传统荧光激活细胞分选（FACS）降低试剂成本70%以上，适合资源有限地区的疾病筛查。
总结与展望
光学分选技术通过融合传统光学力（如光辐射压力、梯度力）、有源智能算法（拉曼光谱-机器学习）及新兴光学结构（超表面、拓扑光学场），已实现从微米级到亚10nm级的分辨率跨越，在单细胞分析、手性分子分离、病毒捕获等领域展现颠覆性潜力。当前技术突破集中于无标记分选（如声-光协同芯片）、智能化决策（如“幽灵cytometry”）和纳米级操控（全介质超表面），但大规模应用仍受限于纳米加工成本（如电子束光刻）、活体环境光损伤控制等瓶颈。未来，随着深度学习与光学设计的深度融合（如实时光场优化）、全介质材料（氮化硅）的普及，光学分选有望向单分子精准操控（如DNA折叠动态分选）、体内实时诊断（植入式光学芯片捕获循环肿瘤细胞）及跨尺度高通量平台（兼容病毒至组织碎片）演进，最终推动精准医学与纳米材料合成进入“光控时代”。
声明：本文仅用作学术目的。
Yang M, Shi Y, Song Q, Wei Z, Dun X, Wang Z, Wang Z, Qiu CW, Zhang H, Cheng X. Optical sorting: past, present and future. Light Sci Appl. 2025 Feb 27;14(1):103.
DOI:10.1038/s41377-024-01734-5.