复旦大学张凡/王尚风团队与颜波/谭伟敏团队合作开发的“镧系彩虹”分子调色板，是一项在生物医学成像领域具有突破性意义的技术成果。该研究通过结合稀土元素铒的光学特性与人工智能算法，成功实现了活体深层组织的高分辨率、多通道实时成像，为外科手术导航提供了前所未有的可视化工具。
传统荧光成像技术在哺乳动物体内应用时面临显著挑战。由于组织对可见光波段（400–750纳米）的强烈散射和自发荧光干扰，成像往往模糊且穿透深度有限。虽然短波红外光（750–2500纳米）能够在一定程度上克服这些限制，但现有探针存在亮度低、光谱重叠严重等问题，难以实现多目标实时动态成像。镧系彩虹技术通过分子工程设计，构建了一系列酞菁铒配合物探针，其吸收波长分布在673至772纳米之间，而发射统一集中在1530纳米的低散射光学窗口。这一设计不仅显著提高了信噪比，还极大降低了背景干扰，为深层组织成像奠定了物理基础。
研究团队进一步创新性地采用了“激发编码、单一发射”的多光谱成像策略。与传统依赖多发射波长的方法相比，该策略避免了光子效率限制和波长相关的图像失真问题，实现了九种信号的高保真区分。这意味着在复杂生物环境中，不同组织或功能结构能够以高对比度的色彩编码实时呈现，为手术提供了直观、准确的视觉参考。
多光谱成像数据的实时处理是技术落地的关键瓶颈。传统方法依赖人工后处理，耗时长且专业性要求高，难以满足手术中的实时需求。研究团队通过引入人工智能算法，构建了能够自动分析高维多光谱数据的AI模型。该模型可高效完成光谱特征提取与信号分解，在术中即时输出清晰的解剖和功能信息。在结直肠癌小鼠模型中，系统成功实现了五色荧光导航，同步可视化肿瘤原发灶、转移结节、血管及肠道运动，证明了其在复杂手术环境中的实用性和稳健性。
这项研究的核心价值在于其跨学科融合的创新范式。化学领域提供了高性能的分子探针，解决了成像源头的物理与化学限制；人工智能技术则突破了数据处理的速度与精度瓶颈，共同构建了一个闭环的科学智能系统。这不仅推动了实时手术导航的发展，也为生命机制研究提供了新的工具平台。
展望未来，镧系彩虹技术有望拓展至脑科学、心血管疾病监测及机器人辅助手术等多个领域。随着探针种类的丰富和AI算法的持续优化，医学成像将逐步进入多通道、实时化、智能化的新阶段。医生在手术中或将不再依赖单一视野，而是能够借助动态的“体内地图”做出更精准的决策，最终提升手术成功率与患者治疗效果。
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