近期，中国科学院长春光机所在Analytical Chemistry发表了题为“Automatic Detection of Subcellular-Scale Metabolic Dynamics via Spontaneous-Stimulated Raman Spatial Colocalization”的研究论文。论文撰写主要由吴一辉团队的迟明波和博士生陈星完成，通讯作者由吴一辉研究员、迟明波研究员及吉林大学第一医院高素君教授共同担任。该研究开发了一种新型无标记三维细胞拉曼分析平台，结合受激拉曼快速三维光谱成像及自发拉曼宽谱段高分辨光谱检测的技术优势，无需任何标记即可实现亚微米尺度细胞器空间定位及拉曼光谱自动检测，将细胞拉曼研究尺度推进到亚细胞层次，为肿瘤细胞脂质代谢、细胞鉴别等研究提供精准工具。

拉曼光谱无标记原位检测优势在以活细胞为对象的生命科学研究中具有重要研究价值，然而，活细胞尤其是癌细胞存在复杂的结构异质性，不借助染色和标记技术，在传统显微镜下成像对比度低，导致现有技术难以在近乎透明的活细胞样本中精确定位亚细胞结构，这严重制约了自发拉曼显微光谱的分析精度、重复性以及检测效率。

受激-自发双模态共定位自动检测系统原理

本研究基于受激拉曼技术，可在一分钟内完成活细胞的三维分子成像，利用特征分子空间分布表征定位细胞亚结构，如脂滴、细胞核、细胞质等，随后基于自发拉曼光谱获取涵盖指纹、静默区、高波数段的宽谱高分辨精细拉曼光谱，据此进行细胞亚结构分子代谢分析。

细胞脂质分子受激拉曼三维成像

相对于传统的明场显微成像，拉曼光谱信息源自于分子共价键的本征振动，因此细胞受激拉曼成像可以提供更好的对比度信息，本研究结合PID自动控制算法实现无标记细胞拉曼检测的智能自动聚焦，平均仅需6.5次扫描即可实现精准快速聚焦，轴向定位误差小于1µm，随后基于特征分子的空间分布识别检测目标。

无标记条件下基于细胞受激拉曼分子成像实现自动聚焦

亚微米级空间定位显著降低了细胞胞质背景分子信号的干扰，实现了对脂滴等亚细胞器的精准靶向。基于拉曼光谱分析，研究平台可在无标记条件下原位定量解析脂滴内关键生化成分——包括磷脂酰胆碱与胆固醇酯等，实现对甘油三酯脂肪酸组成的精细表征，而传统荧光标记及其他现有技术在此方面仍存在挑战。

相对明场成像，基于受激-自发拉曼共定位技术实现细胞内脂滴成分精准解析

依托该技术平台，研究团队系统解析了多种培养细胞系中脂滴的化学本质，发现其核心成分以不饱和油酸酯为主导；然而，临床来源细胞样本的脂滴组成呈现显著差异——除油酸酯外，还含有大量饱和棕榈酸酯。这一体外与体内模型的代谢异质性，为肿瘤脂质代谢研究中的模型选择提供了重要警示：简化培养条件可能无法真实复现体内复杂的代谢微环境，机制探索需整合体外与体内双重验证。进一步地，氘代标记实验结合拉曼光谱原位检测，直接观察到2140 cm⁻¹处脂质C-D键的特征振动峰，确凿证实了培养细胞脂滴中的油酸主要经由脂肪从头合成途径（de novo lipogenesis）内源性产生。该发现不仅深化了对肿瘤细胞脂质代谢调控网络的认识，也为靶向脂代谢的抗肿瘤策略开发提供了新视角。另一方面，在基于数据驱动的机器学习算法与拉曼光谱的细胞鉴别技术研究中，亚细胞结构的定位大幅提高了采样数据的一致性和重复性，避免人为检测及玻片背景信号的干扰，将细胞鉴别准确率提升至98%。

亚细胞结构定位拉曼精准检测提升数据驱动细胞鉴别模型准确率

原文链接：https://doi.org/10.1021/acs.analchem.5c05866