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【前沿速遞】拉曼光譜技術大爆發!這些最新應用顛&覆你的認知

點擊次數:257  更新時間:2025-04-28

引言

拉曼光譜技術正以驚人的速度滲透到科研、醫療、工業等領域,成為分子世界的"超級偵&探"。從單細胞代謝成像到腫瘤手術精準導航,從古文物鑒定到鋰電池優化,拉曼光譜正在改寫多個行業的標準!今天,我們就來盤點這項諾獎技術的最新突破性應用。



1.MHz級超快拉曼:活體代謝實時"電影"


傳統拉曼光譜受限于低靈敏度和慢速采集,難以捕捉生命活動的動態過程。華中科技大學王平團隊開發的FIRE技術徹&底改變了這一局面。為腫瘤代謝研究、神經遞質動態監測提供全新工具


技術突破

  • 每秒百萬光譜:采用1MHz納秒脈沖激光+光纖陣列時域延展技術,比傳統CCD快千倍

  • 單光子靈敏度:硅光電倍增管(SiPM)可檢測單個拉曼光子,信噪比提升顯著

  • 活體線蟲代謝成像:5分鐘完成整只線蟲全波段(300-4300cm?1)化學成像,清晰追蹤葡萄糖代謝路徑


  • 應用案例:活體線蟲代謝成像

  • 圖片


圖1 FIRE對整只線蟲的糖代謝追蹤成像


研究團隊僅用5分鐘就完成了整只線蟲的無標記化學成像,清晰追蹤了D7-葡萄糖的代謝路徑。結果顯示,在daf-2突變體線蟲中,葡萄糖優先被代謝用于皮膚增厚,而非能量供應,這一發現為代謝疾病研究提供了全新視角。


行業影響

FIRE技術使活體實時代謝監測成為可能,未來在腫瘤術中邊界界定、神經遞質動態追蹤等領域潛力巨大。


2.AD早期診斷:血液中的"分子密碼"

上海交大葉堅團隊開發的MORE SERSome技術破解了阿爾茨海默病早期診斷難題:


圖片

2 MORE SERSome方法學示意圖


技術創新

*血清代謝物指紋解析:結合質譜識別出麥角硫因等關鍵標志物

*AI增強診斷:圖卷積神經網絡實現AUC 91.5%的區分準確率

*無創低成本:相比腦脊液檢測更易推廣

突破點:首&次實現非標記SERS對復雜血液樣本的分子水平解析


應用前景

該技術首&次實現非標記SERS對復雜血液樣本的分子水平解析,未來可拓展至帕金森病、心血管疾病等代謝異常相關疾病的早期篩查


3.新能源材料:鋰電池的"CT掃描"


天津大學團隊利用原位拉曼光譜揭示了磷摻雜TiO?負極的性能提升機制

圖片

3 用于原位拉曼測量的帶三電極系統的電化學電池示意圖。


研究發現

*動態相變觀測:首&次捕捉到LiTiO?新相的形成1

*工藝優化指導:發現2%-5%磷摻雜可提升鋰離子傳輸速率1

*無損檢測:避免傳統XRD的樣品破壞


應用前景

該技術首&次實現非標記SERS對復雜血液樣本的分子水平解析,未來可拓展至帕金森病、心血管疾病等代謝異常相關疾病的早期篩查



未來展望


1.人工智能融合:深度學習破解復雜光譜的"分子密碼"

深度學習算法:如上海交大的SERSome-圖卷積神經網絡,可解析復雜光譜的分子指紋

開集識別技術:中科院團隊開發的單細胞拉曼結合開集深度學習,在復雜環境中精準識別病原菌,準確率達93%


2.單分子檢測:dCERS技術實現可重復定量,上海交大團隊基于單分子計數實現1fM級超靈敏定量,解決50年來SERS重復性難題

3.便攜化革命:手持設備檢測限已達0.1%,中國農大團隊利用便攜拉曼儀實現水稻病害早期識別,準確率超97%。

從活體代謝成像到癌癥精準手術,從AD早期篩查到新能源材料優化,拉曼光譜技術正以前&所&未&有的速度推動多個領域的革新。隨著AI、納米材料、單分子檢測等技術的融合,未來拉曼光譜將在精準醫療、環境監測、工業質檢等領域發揮更大價值!






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