浙江大学丁志华、刘智毅团队特邀综述：从单维到多维，无标记光学成像助力疾病量化研究 | 中国激光·封面

《中国激光》2026年第15期封面文章：

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封面以无标记光学成像与量化为核心意象，描绘多模态光束探测生物组织并获取多维信息，展现光学技术对生命奥秘的探索过程。背景引入荷塘月色意境，寓意对宏微观自然生命状态的感知与解析。画面中央的光学探测装置连接生物组织微观结构与典型量化表征图谱，体现从原始影像到精准表征的技术路径。右上角“太极”元素是整幅封面的核心表达，“Structure”与“Metabolism”相互环绕、融合共生，象征生物组织代谢功能信息与结构信息的协同表征，体现突破单一维度分析、实现多参量融合量化研究的理念。该设计呼应文中利用无标记光学成像技术对组织功能与形态进行联合解析的发展方向，为疾病机制研究与精准医疗提供新的思路。

原文链接：张秉颜，孟佳，周凌熙，王春承，姜如珊，丁志华，刘智毅. 生物组织代谢与结构的无标记光学图像量化研究（特邀）[J]. 中国激光，2026，53(15): 1507101.

生物组织的代谢状态与微观结构是生命活动的基本表征形式。疾病的发生与演化伴随着生物组织生命活动的一系列改变，既包括细胞能量代谢通路的转换与重编程，也包括细胞外基质结构形态的降解与重塑。这些变化往往不易察觉，并具有一定空间异质性，因此，对生物组织细胞代谢功能和组织结构形态进行精准表征，是研究疾病发生机制、开展早期病变筛查与治疗评估的重要基础。

随着光学成像技术不断发展，光学相干层析成像（OCT）、多光子显微成像等技术，已能够无标记、高分辨地获取组织中细胞与细胞外基质的精细图像。然而，目前相关研究仍多侧重于单一参量、单一维度，难以全面揭示复杂的病理生理过程。一方面，代谢信息表征容易受到组织复杂成分及微环境变化的影响，基于特定代谢辅酶内源性荧光的自荧光参量虽可用于监测细胞代谢状态，但仍可能受到其他内源性荧光团及pH、黏度等因素干扰；另一方面，结构形态表征也面临二维投影造成空间信息丢失以及计算尺度依赖等问题。与此同时，不同成像系统之间的硬件差异和量化流程尚未完全标准化，也限制了结果的可重复性与跨平台比较。近年来，整合多种代谢与结构信息的定量化、多参量表征方法逐渐成为重要发展方向。通过融合组织的代谢功能信息与结构形态信息，有望从多维度、更全面地理解疾病的发生与演化，并进一步推动无标记光学成像在疾病早期诊断和治疗评估中的应用。

1. 组织细胞代谢的自荧光参量评估

生物组织细胞的新陈代谢涉及一系列复杂的生化过程，其中还原型烟酰胺腺嘌呤二核苷酸（NADH）和黄素腺嘌呤二核苷酸（FAD）两种代谢辅酶发挥着重要作用；它们在糖酵解、三羧酸循环和氧化磷酸化等能量代谢过程中不断发生氧化还原转换，并与三磷酸腺苷（ATP）的合成密切相关。由于NADH和FAD同时具有内源性荧光特性，其浓度、结合状态及空间分布均可通过无标记光学成像进行检测，因此成为评估组织细胞代谢状态的重要天然对比源。在此基础上，研究者进一步开发了多种互补的自荧光参量，用于定量表征细胞代谢活动，如图1所示。

图1 三种自荧光参量的分析流程

光学氧化还原率：反映细胞代谢过程中还原物与氧化物的比例，对线粒体氧化还原状态变化较为敏感；其常见定义包括FAD/NADH、NADH/FAD以及FAD/(FAD+NADH)等，其中后者能够将参数范围限制在0~1，并减少单一荧光强度接近零时产生的异常值，目前应用更加广泛。

NADH荧光寿命：单纯依赖荧光强度难以充分区分不同代谢状态，而NADH的游离型与结合型具有不同的荧光寿命，因此可通过寿命信息进一步表征细胞代谢倾向。一般而言，糖酵解增强常伴随结合型NADH比例降低和平均荧光寿命缩短。相较于传统指数拟合，相矢量分析无需复杂的非线性拟合，可将荧光衰减信息映射到二维相矢量空间，从而快速获得NADH结合比例等代谢信息。

线粒体群簇：除代谢辅酶的强度和寿命，线粒体本身的空间组织状态同样与细胞代谢密切相关。基于NADH荧光图像的傅里叶变换和功率谱密度分析，可进一步量化线粒体的聚集程度；该参量能够反映线粒体由网络化排列向碎片化聚集转变的空间特征，为传统强度和寿命参量提供补充信息。

由此，光学氧化还原率、NADH荧光寿命和线粒体群簇分别从氧化还原状态、分子结合状态和亚细胞空间组织三个维度，实现对细胞代谢功能的互补表征。

2. 纤维状组织结构的空间信息表征

纤维状结构是生物体中最基本的组织结构之一，胶原纤维、弹性纤维及血管系统等均属于典型的纤维状结构，其空间重塑与疾病的发生和演化密切相关。空间取向是纤维状组织定量表征中最基础的参量。传统二维分析通常以方位角描述纤维在成像平面内的方向，而在三维空间中还需要引入极角，从而完整确定纤维的空间取向。基于此，研究者利用权重矢量求和等方法实现像素/体素尺度的方向计算，为进一步提取组织结构特征奠定基础，如图2所示。在获得纤维三维取向后，还需要进一步回答组织排列是否有序、分布是否致密、纤维是否弯曲以及尺度是否改变等问题，以下是几种典型的三维分析方法。

图2 空间取向的定义和权重矢量求和法。(a)二维平面方位角的定义；(b)三维空间方位角和极角的定义；(c)权重矢量求和法

三维方向方差：在获得纤维三维空间取向后，可进一步利用三维方向方差描述其排列的有序程度。相较于二维方向分析，三维方向方差能够保留更多空间信息，更准确地反映复杂组织内部的真实排列状态。

局部密度：局部密度通过计算一定窗口内纤维状结构所占像素或体素的比例，表征组织结构在空间中的密度分布。该方法计算简单、直观，可用于识别疾病过程中纤维或微血管局部增生、减少等结构变化。

波纹度：纤维的弯曲程度也是反映组织重塑的重要特征。体素级波纹度参量通过比较局部区域内纤维空间取向的变化，实现对纤维弯曲程度的连续量化，并可生成像素/体素级波纹度图谱。

厚度：通过图像分割、距离变换和相关运算等方法，可以提取纤维状结构连续变化的局部厚度信息，并在不同直径、密度、排列方式和倾角条件下保持较好的表征鲁棒性。

由此，纤维状组织的空间取向、排列有序性、局部密度、弯曲程度和厚度等形态特征均可由定性观察转化为定量参数，并进一步由二维投影拓展至三维空间表征，为识别疾病过程中细微的组织结构重塑提供更加全面、客观的量化依据。

3. 无标记定量光学参量在生物医学中的应用

随着无标记代谢与结构参量不断丰富，多参量联合分析逐渐成为疾病精准表征的重要方向。不同参量能够从细胞代谢、组织结构及空间尺度等不同维度提供互补信息，从而提高疾病识别和机制解析能力。

癌症诊疗：肿瘤细胞的典型代谢特征之一是糖酵解增强，即Warburg效应，可表现为游离型NADH增加及光学氧化还原率下降。基于光学氧化还原率和NADH荧光寿命等参量构建的光学代谢成像指标，可进一步揭示肿瘤细胞的代谢异质性及不同亚群对药物治疗的差异性响应。除代谢改变外，癌症的侵袭性生长还伴随细胞外基质重塑。在宫颈癌研究中，研究者利用方向方差、波纹度及其深度变化构建形态-结构变化梯度，并进一步融合形成肿瘤潜能指数（TPI）；如图3所示，与正常组织以低TPI区域为主不同，癌变组织表面出现大范围高TPI区域，可直观标示潜在病变位置，为宫颈癌分类及临床活检定位提供定量依据。

图3 代表性的人类正常样本和癌症样本之间TPI量化诊断效果图的比较

血管类病变：血管空间结构在疾病发生过程中会产生灵敏而不易察觉的变化。如图4所示，针对鲜红斑痣疾病，研究者将方向方差、波纹度、厚度和局部密度这些三维结构参量应用于OCTA微血管网络分析；结果发现与正常皮肤相比，病灶处血管明显增粗、局部密度升高且排列更加紊乱。统计结果进一步表明，相较于二维投影分析，三维参量能够更加敏感地捕捉这些结构差异，并显著提高病灶分类准确率。

图4 对PWS病变和正常皮肤的OCTA血管图像进行多参量表征。(a)~ (d)来自4个代表性区域的多参量表征图谱，包括方向方差、波纹度、厚度和局部密度图，长度标尺：0.5 mm；(e)~ (h)使用二维和三维分析方法显示方向方差、波纹度、厚度和局部密度统计分析结果的箱线图。* p <0.05；** p <0.01；*** p <0.001

眼部疾病：在圆锥角膜研究中，研究者建立了结合宏观与微观信息的双尺度诊断框架，将角膜曲率异质性、厚度异质性和胶原纤维方向方差进行融合构建圆锥角膜风险指数（KPI）。如图5所示，KPI图谱表明病变角膜呈现明显更高的风险信号，从而实现疾病风险的像素级可视化，为圆锥角膜的早期精准诊断提供了新的双尺度定量框架。

图5 结合宏观与微观参量构建KPI的流程图

骨关节炎：骨关节炎研究进一步实现了代谢与结构信息的同步、多维度量化。联合三维方向方差、交联密度、交联荧光寿命、光学氧化还原率、NADH荧光寿命和线粒体群簇六个参量进行表征可同时区分正常与骨关节炎软骨在细胞代谢和细胞外基质重塑上的变化。通过三维定量分析，图6揭示了疾病早期的动态过程：细胞外基质在疾病早期即出现胶原排列和交联改变，同时软骨细胞代谢呈现“先激活后抑制再重塑”的动态过程，体现了多参量无标记光学成像在纵向追踪疾病演化中的潜力。

图6 早期骨关节炎中基质和细胞代谢变化的示意图

无标记光学成像技术为生物组织代谢与结构的精准量化提供了新的研究手段。基于NADH和FAD的自荧光成像与表征，不仅能够揭示传统方法难以捕捉的代谢通路异质性重编程，还能够结合纤维状组织结构的高分辨率成像，实现对疾病发生发展过程中功能变化与形态重塑的多维度解析，在早期疾病诊断、疾病进展监测和治疗效果评估中展现出重要潜力。

然而，若要将这些定量化表征方法进一步转化为可靠的临床诊断工具，仍需在技术与规范层面持续优化。目前，代谢评估中自荧光分子光谱重叠带来的特异性干扰，以及结构表征中二维投影造成的信息损失和算法尺度依赖性，仍是限制其发展的关键问题。未来，多模态成像融合、高光谱解混合技术以及基于深度学习的智能图像分析方法，有望进一步提升定量准确性和分析效率；同时，建立统一的数据采集、仪器校准和分析标准，对于提高不同平台之间的可重复性和可比性具有重要意义。

值得注意的是，目前结合组织代谢与结构两个方面开展多维度参量融合分析的研究仍较少，这可能是未来利用无标记光学成像技术实现精准医疗的重要方向。通过同时获取组织代谢功能与结构形态、宏观与微观尺度的互补信息，有望更加全面地理解疾病产生和进展机制，并推动生物医学光子学在精准诊疗领域发挥更大作用。

通信作者简介

刘智毅，浙江大学长聘副教授、博导。研究工作主要围绕定量光学成像方法的构建及在疾病诊断当中的应用展开。迄今，在PNAS, Science Advances 等期刊发表学术论文70余篇。授权/申请国际、国内发明专利20余项。作为项目负责人获得国家重点研发计划重点专项，国家自然科学基金青年、面上项目，浙江省自然科学基金杰出青年基金、重点项目等的资助。

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