无需标记的多模态三维成像技术精准解析糖尿病肾组织形态特征
2026-01-12 来源:本站 点击次数:361糖尿病肾病是慢性肾脏病的主要成因，在全球范围内导致高死亡率，但传统活检方法存在诊断效率低、染色信号重叠及组织浪费等问题。本文介绍一项突破性研究，通过无标记多模态光学成像技术，在无需染色试剂的情况下，实现对糖尿病肾组织生物分子和形态特征的全面解析。该技术整合刺激拉曼散射（SRS）、二次谐波产生（SHG）和双光子荧光（TPF）成像，在二维和三维尺度上揭示脂质代谢、氧化应激及胶原纤维等关键病理变化，为肾病诊断提供新视角。
本研究成果由Anthony A. Fung、Zhi Li、Craig Boote、Petar Markov、Joseph P. Gaut、Sanjay Jain和Lingyan Shi共同完成，论文标题为“Label-free multimodal optical biopsy reveals biomolecular and morphological features of diabetic kidney tissue in 2D and 3D”，于2025年在《Nature Communications》期刊上线发表。
重要发现
01多模态成像平台的设计与能力
研究团队构建了一套集成SRS、SHG和TPF的无标记光学成像系统，能够在单一平台上同时捕获脂质、蛋白质、胶原及代谢物信号。SRS用于检测脂质和蛋白质的化学键振动，SHG专攻胶原纤维成像，而TPF则捕捉NAD(P)H和黄素类分子的自发荧光。该平台支持全切片扫描和特定区域高分辨率成像，甚至可进行深度达200微米的三维无损扫描。通过线性混合SRS图像生成的刺激拉曼组织学（SRH）图像，模拟了传统H&E染色的视觉效果，使形态学分析更直观。这一设计避免了多次染色对组织的破坏，最大化利用珍贵活检样本。
利用惩罚参考匹配SRS（PRM-SRS）技术，研究团队对脂质亚型进行空间分布分析。结果显示，糖尿病肾样本中甘油三酯（TAG）、C12神经酰胺、胆固醇及其酯化形式均呈现相对浓度升高。尤其值得注意的是，胆固醇与酯化胆固醇的比率在肾小球和肾小管间质区域表现出相反趋势：糖尿病样本中肾小管区游离胆固醇更高，而肾小球区酯化胆固醇较低。这种差异可能与脂质代谢紊乱相关，例如低密度脂蛋白积累或脂肪酸合酶活性不足。脂质分布的异质性提示糖尿病肾病中脂质代谢失衡具有区域特异性，为理解肾病进展提供了新线索。
03光学氧化还原比与脂质饱和度的代谢指标
通过TPF成像测量NAD(P)H和黄素的荧光信号，计算光学氧化还原比（ORR，即FAD/(NADH+FAD)），并将其作为氧化应激的指标。同时，基于SRS在2880 cm⁻¹（饱和脂质）和3011 cm⁻¹（不饱和脂质）的信号比值，推导脂质饱和度。研究发现，糖尿病肾样本的ORR显著降低，表明氧化应激水平升高；而脂质饱和度也下降，反映饱和脂肪酸积累。这些变化与线粒体功能障碍和纤维化进程密切相关，例如NADPH氧化酶活性增强可能加剧自由基产生。代谢失衡与形态学改变（如胶原沉积）相互印证，凸显了多模态成像在揭示病理机制中的优势。
04三维成像精准量化肾小球体积分数
传统二维切片常因肾小球在不同焦平面呈现极性截面，导致系膜体积分数（Vv(Mes/Glom)）估计偏差。本研究通过三维光学切片技术，对肾小球进行整体重建，发现糖尿病肾样本的系膜体积分数显著高于对照组。三维测量方法方差更小，结果更可靠，而二维方法（如单平面或最大截面法）会低估系膜扩张程度。此外，三维数据允许对肾小球内细胞核进行计数，为细胞增殖分析提供基础。这一发现不仅验证了系膜扩张作为糖尿病肾病的标志，还强调了三维成像在提高诊断准确性方面的价值。
05AI驱动肾小球自动识别与分类
基于SRH图像，研究团队应用DenseNet卷积神经网络进行肾小球的自动分割和分类。结果显示，无标记SRH图像在识别肾小球方面的性能与传统染色相当，准确率超过97%。仅需5个训练周期，AI模型即可区分糖尿病和对照组肾小球，且通过图像增强（如对比度调整或噪声添加）提升了泛化能力。这种方法避免了染色试剂的使用，缩短了分析时间，为临床快速诊断提供了可行方案。AI与无标记成像的结合，标志着计算病理学在肾病研究中的迈进。
06空间胶原纤维分析揭示纤维化特征
利用SHG成像对胶原纤维进行各向异性分析，量化纤维取向和厚度。糖尿病肾样本中胶原纤维更厚、SHG信号更强，且纤维厚度在肾小球和血管附近出现峰值。通过距离映射算法，自动测量纤维直径，发现糖尿病样本纤维平均增厚近25%。空间分析还显示，纤维厚度随距肾小球距离增加而减小，表明纤维化进程具有局部微环境依赖性。这种无标记方法避免了传统 trichrome 染色的局限性，为评估肾纤维化提供了定量工具。
创新与亮点
本研究首要突破了传统肾活检的染色依赖难题。传统方法如H&E或Masson染色虽广泛应用，但受限于色谱重叠、试剂变异及组织破坏，而多模态无标记成像通过物理光学特性直接捕获信号，消除了这些瓶颈。技术层面，创新性地整合SRS、SHG和TPF三种模态，在单一平台上实现化学、形态和代谢信息的同步采集。SRS提供脂质与蛋白质的分子振动光谱，SHG专攻非中心对称胶原成像，TPF则反映代谢状态，这种多参数关联避免了组织浪费。
在光学生物医疗领域，该技术展现出直接应用价值。例如，在糖尿病肾病诊断中，无需染色即可获得类H&E图像，缩短病理报告时间；三维成像能力支持精准量化形态变化，减少诊断主观性；AI集成进一步自动化分析流程，提升筛查效率。此外，技术平台的可扩展性允许适配其他组织类型，如肿瘤或肝纤维化研究，为精准医疗提供通用工具。通过保存组织完整性，该技术还能与下游组学分析（如基因组或蛋白组）结合，推动多模态数据融合。
总结与展望
本论文证实无标记多模态光学成像能全面解析糖尿病肾病的生物分子与形态特征，从脂质代谢异常到胶原纤维重构，均提供了定量证据。技术优势在于避免染色干扰、支持三维分析并与AI协同，为肾病研究开辟了新路径。未来工作可聚焦于扩大样本量以验证生物标志物的普适性，探索线粒体功能障碍等机制关联，并优化成像速度用于临床实时诊断。随着计算方法的进步，无标记成像有望成为标准病理工具，最终提升肾病管理效率。
声明：本文仅用作学术目的。
Fung AA, Li Z, Boote C, Markov P, Gaut JP, Jain S, Shi L. Label-free multimodal optical biopsy reveals biomolecular and morphological features of diabetic kidney tissue in 2D and 3D. Nat Commun. 2025 May 15;16(1):4509.
DOI:10.1038/s41467-025-59163-w.