综述：高分辨率光声成像技术在细胞可视化中的进展

《VIEW》：Advances in high-resolution photoacoustic imaging techniques for cellular visualization

这篇综述系统阐述了光声成像（PAI）技术在细胞水平可视化中的最新进展，涵盖紫外（UV）和中红外（MIR）波长的应用，以及深组织成像和超分辨率技术（SR-PAI），为生物医学研究提供了非标记、多尺度的分子功能信息获取方案。

　　

1 引言

光声成像（PAI）是一种结合光学激发与超声检测的生物医学成像技术，通过光声效应（PA effect）实现生物组织分子功能信息的体内可视化。其核心原理是短脉冲激光照射组织后，吸收光能的分子通过热弹性膨胀产生超声波，经超声（US）换能器检测并重建图像。PAI的优势在于可调节空间分辨率与成像深度，并特异性靶向血红蛋白、黑色素、脂质等内源性发色团。

2 光声显微镜在组织细胞可视化中的应用

2.1 高分辨率扫描方法

光学分辨率光声显微镜（OR-PAM）通过紧密聚焦激光实现微米级分辨率，常用机械扫描（精度高但速度慢）和光学扫描（速度快但易失真）策略。混合扫描技术结合两者优势，提升成像效率。

2.2 紫外波长下的病理学可视化

紫外光声显微镜（UV-PAM）利用266 nm激光靶向细胞核核酸（RNA/DNA），生成与H&E染色媲美的无标记组织图像。例如，Yao等通过环形超声换能器实现700 nm分辨率的小鼠肠道成像；Kim团队开发透明超声换能器（TUT），提升数值孔径（NA）至0.38，清晰显示脑组织癌细胞核。深度学习虚拟染色技术（如CycleGAN）进一步将PA图像转化为伪彩色H&E样图像，加速病理分析。

2.3 中红外波长的有机分子成像

中红外光声显微镜（MIR-PAM）通过C-H、O-H等化学键振动模式识别脂质、蛋白质等分子。Shi等结合紫外定位技术，以266 nm激光提升MIR成像分辨率至0.26 μm，实现单细胞脂质与蛋白分布可视化。Ko等通过3506 nm和6452 nm波长区分小鼠白色脂肪组织（WAT）中的炎症标志物——冠状结构（crown-like structures）。

3 先进高分辨率光声成像技术

3.1 深组织成像技术

声学分辨率光声显微镜（AR-PAM）牺牲光学分辨率以提升成像深度至毫米级。Englert等用50 MHz换能器观测1 mm深的人脑类器官神经黑色素分布。Song等通过超构透镜（metalens）将焦深（DOF）从21 μm扩展至290 μm，实现未处理厚样本的细胞核清晰成像。

3.2 超分辨率成像

突破光学衍射极限的技术包括非线性光声效应（如Grüneisen弛豫）和膨胀显微镜。Danielli等通过四脉冲序列诱导非线性响应，实现88 nm分辨率线粒体成像；Kim团队将小鼠脑组织物理膨胀1.9倍后，UV-PAM分辨率提升至1.2 μm，清晰分辨单个细胞核。

4 展望

未来方向包括：人工智能（AI）辅助图像重建与虚拟染色、多光谱功能成像、生物打印细胞监测，以及非接触式光声遥感（PARS）技术。多模态融合（如荧光/超声）与微型化探头将推动PAI在术中导航和器官芯片等领域的应用，为细胞生物学研究提供革新工具。