近红外荧光探针PA-2结合多模态大模型实现溶酶体动态的精准评估与智能解析

这篇研究开创性地开发了基于喹啉盐的近红外(NIR)荧光探针PA-2，通过结构化照明显微镜(SIM)技术实现了溶酶体自噬(autophagy)、线粒体-溶酶体接触(MLC)等动态过程的高分辨率成像，并首次引入多模态大模型(LMM)进行自动化图像分析。该探针具有合成简便、光稳定性强、低细胞毒性等优势，其D-A-D分子结构设计显著提升了近红外成像性能。研究通过AI辅助突破了传统人工图像分析的效率瓶颈，为细胞器互作研究和神经退行性疾病机制探索提供了革命性工具。

　　

2.1 PA-2的合成、光物理特性与计算化学研究
研究团队设计了一种新型喹啉盐基荧光探针PA-2，其独特的给体-受体-给体(D-A-D)结构通过分子内电荷转移(ICT)效应实现近红外发射。密度泛函理论(DFT)计算显示，喹啉单元甲基化后，最高占据分子轨道(HOMO)主要分布在三苯胺供体片段，而最低未占分子轨道(LUMO)集中在喹啉盐受体核心，使能隙降至2.07 eV。与对照分子PA-1相比，PA-2在DMSO中表现出更强的深红区发射(λ_em=675 nm)和更高的量子产率(1.32%)。

2.2 PA-2在水溶液中的聚集行为
PA-2在含水溶液中自发形成30-50 nm的纳米聚集体，动态光散射(DLS)检测显示平均粒径约80 nm。这种聚集导致吸收红移(491→518 nm)和聚集诱导荧光淬灭(ACQ)现象。值得注意的是，纳米颗粒特性使其可通过能量依赖性内吞途径进入细胞，最终靶向溶酶体。

2.3 PA-2在溶酶体SIM成像中的卓越表现
共定位实验证实PA-2与商业溶酶体染料LysoTracker Red(LTR)的皮尔逊相关系数(PCC)达0.62-0.82，而与线粒体染料MitoTracker Green(MTG)的PCC仅0.04-0.09。在自噬诱导剂CCCP处理下，PA-2成功捕获溶酶体数量增加现象，并展现出显著优于LTR的光稳定性——连续激光照射300秒后仍保持90%以上荧光强度。

2.4 利用PA-2监测溶酶体动态
通过PA-2与自噬体标记物DAPGreen/自噬溶酶体标记物DALGreen的共成像，首次在超分辨尺度观察到溶酶体与自噬体的融合与非融合共存状态(PCC=0.56-0.60)。更突破性的是，PA-2成功记录了线粒体-溶酶体接触(MLC)的"亲吻-分离"(kiss-and-run)动态过程，以及CCCP诱导的线粒体自噬(mitophagy)中细胞器间距缩短现象(PCC从0.036升至0.217)。

2.5 基于LMM的溶酶体状态评估
研究创新性地采用Gemma 3 27B多模态大模型分析SIM图像。仅需2张训练样本，LMM即能准确识别CCCP和溶酶体损伤剂LLOMe处理的细胞状态，预测准确率达83.3%，显著高于人类专家的43.3%。更令人惊讶的是，LMM能解析CCCP+LLOMe联合处理的复杂表型，并实现药物浓度梯度预测，展现出强大的视觉推理能力。

3 讨论
该工作通过分子工程与人工智能的交叉创新，解决了传统荧光探针合成复杂、稳定性差的问题。PA-2的喹啉盐核心设计为开发其他细胞器靶向NIR探针提供了新思路。而LMM的应用则突破了生物图像分析的"人工瓶颈"，为研究溶酶体相关疾病(如阿尔茨海默病、帕金森病)提供了智能化研究范式。未来通过扩大训练数据集和优化模型架构，这一技术路线有望拓展至更多细胞器互作研究和临床诊断领域。