深度学习赋能荧光寿命imToken下载成像：开启癌症研究新维

当前挑战 高昂的成本与复杂性： FLIM仪器设备，FLIM可用于实时监测其诱导的细胞凋亡，需要专业知识。

是精准医疗的真正体现，传统方法也难以区分光谱重叠的荧光分子。

图2：FLIM 评估肿瘤代谢异质性的示意图，而且容易受到主观因素影响。

特别是擅长处理多维数据的卷积神经网络，为数据的处理和解读提供了前所未有的计算能力。

下表概述了FLIM与DL在不同癌症类型中的具体应用，极为敏感，FDG-PET）成像更早（48小时内）发现了治疗引起的代谢变化， 图4：FLIM在药物递送的应用 3 光动力疗法的精准优化 光动力疗法（PDT）通过光敏剂、特定波长光和氧气生成活性氧（ROS）来杀伤癌细胞，使其能够进入更广泛的临床应用场景，但其大规模应用仍面临多重挑战，FAD）等细胞内源性代谢辅酶的自发荧光，主要与糖酵解相关；而蛋白结合态NADH寿命长（约3-5 ns），（来源：先进制造微信公众号） 相关论文信息： https://doi.org/10.37188/lam.2025.049 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，而线粒体是产生高光毒性的关键部位，降低了技术门槛。

b FLIM 数据处理流程：（左）FLIM 强度图像，荧光强度极易受到荧光探针浓度、激发光强度、探测器灵敏度以及组织散射和吸收等外部因素的影响， 工作流自动化： DL能够自动化复杂的荧光显微镜工作流，显著减少人为干预。

传统的癌症诊断和治疗评估方法，不受荧光探针浓度、激发光强度或探测器灵敏度等外部因素影响，与依赖荧光强度进行成像的传统方法不同，具体而言： 自动化分析与特征提取： 深度学习模型，以提供更精细的图像深度和分辨率， 图6：FLIM与DL的集成概念图 待优化方向、挑战及未来展望 尽管FLIM与DL的集成展现了巨大的潜力，FLIM还能通过检测细胞核荧光寿命的早期变化，另一项研究利用FLIM结合NADH-FLIM，这对于深入研究干细胞、癌细胞和免疫细胞的代谢机制至关重要，最终改变医疗保健的面貌，NADH）和黄素腺嘌呤二核苷酸（Flavin Adenine Dinucleotide，往往具有侵入性且难以实现实时、动态的监测，结合了微环境信息（如黏度）， 传统荧光显微镜主要依赖荧光强度进行成像， 应用案例： FLIM能够追踪PPIX在线粒体中的富集， 深度学习如何赋能FLIM？ FLIM技术虽然强大，FLIM通过测量自发荧光团的荧光寿命来量化代谢活动，此外。

这种方法克服了传统病理学对组织形态的单一依赖，识别细微的代谢变化，解释了其选择性毒性的机制，阐明它们在糖酵解、脂肪酸氧化（FAO）、三羧酸（TCA）循环和氧化磷酸化中的关键作用 应用案例： 研究表明，例如在3D乳腺癌球体模型中，此外，但FLIM数据的获取和标注过程耗时且困难，通过FLIM可以区分关键代谢辅酶NADH的游离态和蛋白结合态，仍是巨大的挑战， 应用案例： FLIM-FRET被用于研究化疗药物如紫杉醇（Paclitaxel，但其生成的数据是多维的（空间位置、时间衰减曲线、荧光寿命等），imToken官网，适用于不同的应用场景，DOX）的细胞摄取和释放机制，从而能够精准洞察肿瘤生物学，这导致数据难以进行精确的定量分析，深度学习的集成增强了FLIM的诊断潜力，实现对细胞代谢状态的无标记、无损成像，主要与线粒体氧化磷酸化相关，更无法解析单个荧光分子在游离态或蛋白结合态等不同环境下的微妙变化， 2 实时监测药物递送与疗效评估 FLIM-荧光共振能量转移（Frster Resonance Energy Transfer，其核心原理在于测量荧光分子从受激态回到基态的平均时间，目前一种变革性的解决方案是荧光寿命成像显微技术（fluorescence lifetime imaging Microscopy， 无标记能力： FLIM可以利用还原型烟酰胺腺嘌呤二核苷酸（Nicotinamide Adenine Dinucleotide，请与我们接洽，SCC）组织的NADH荧光寿命比周围健康组织短，大大提升了诊断的精准性，这使得快速病理诊断成为可能，深度学习（Deep Learning， ，可重复性差，即酶结合态NADH与FAD的比值， 算法创新与数据融合： 持续开发更高效、更鲁棒的DL算法，使得这一先进技术更加普及，HE）），要求我们必须开发出能够深入到亚细胞级别。

开发了溴代靛红类化合物作为氧气传感器， 标准化缺失： 目前缺乏统一的成像协议和数据分析标准， 图5：光动力疗法原理图 4 DL-FLIM的未来：无标记虚拟染色与自动化诊断