《Dyes and Pigments》：A Rapid-Response Mitochondria-Targeted Fluorescent Probe for Imaging Hypochlorous Acid in Sepsis
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•XB-Alk 能在大约30秒内检测到HClO。•XB-Alk 在738纳米处显示出NIR荧光增强效应，并具有0-200微摩尔的线性检测范围。•XB-Alk 对线粒体的靶向性较强，皮尔逊相关系数为0.86。•XB-Alk 能成像HeLa细胞以及CLP诱导的败血症小鼠的盲肠组织中的
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XB-Alk 能在大约30秒内检测到HClO。
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XB-Alk 在738纳米处显示出NIR荧光增强效应，并具有0-200微摩尔的线性检测范围。
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XB-Alk 对线粒体的靶向性较强，皮尔逊相关系数为0.86。
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XB-Alk 能成像HeLa细胞以及CLP诱导的败血症小鼠的盲肠组织中的HClO。
引言
线粒体作为细胞能量代谢、活性氧（ROS）生成、钙信号传导和细胞凋亡调控的主要 hub，通过其功能完整性决定细胞的命运[1][2]。线粒体功能障碍不仅会破坏细胞内的氧化还原平衡，还会激活细胞死亡途径，特别是铁死亡（ferroptosis）。因此，实时追踪线粒体中的HClO动态对于了解细胞器特异性的氧化应激以及线粒体损伤在疾病发病机制中的作用至关重要[3]。活性氧作为有氧代谢的自然副产物，是调控基本生物过程的关键信号分子[4][5]。作为高效活性氧，HClO对先天免疫和细胞氧化还原平衡都至关重要。它主要在中性粒细胞中被髓过氧化物酶（MPO）氧化氯离子而产生[4][6][7]。在生理条件下，基础水平的HClO能有效消灭入侵的病原体并维持细胞稳态[8]。
相反，异常或过量的HClO生成会对蛋白质、脂质和核酸等关键生物分子造成氧化损伤[9]，从而将这些生物分子的损伤与炎症性疾病、神经退行性疾病和恶性肿瘤的发病机制联系起来[5][10]。
近红外（NIR）荧光成像已成为体内分子可视化的标准方法，因为它具有出色的组织穿透能力、较低的背景干扰和低光毒性[4][11][12][13]。尽管已经报道了许多响应HClO的荧光探针，但许多探针仍然存在响应动力学慢、灵敏度不足、与竞争性物质有交叉反应以及组织穿透能力有限的问题[10][14][15][16]。尽管针对细胞器的荧光探针取得了近期进展，但许多现有传感器仍受到响应动力学慢、背景干扰明显和检测灵敏度有限的限制[17][18]。
可激活的“开-关”荧光探针能够有效抑制背景信号，从而提高目标分析物的信噪比（SBR），实现高对比度成像[19]。这些探针还具有高选择性和快速响应特性[20][21]，这对于疾病筛查[22]、诊断[6]和分子成像[10][11][23]应用非常重要。通过引入特定的靶向基团，这些探针可以定向到不同的亚细胞器，从而实现亚细胞空间分辨率。此外，基于化学反应设计的HClO探针，结合优化的荧光团结构和细胞器靶向基团[14][26]，可以进一步提高光物理特性[27][28]，并实现精确的亚细胞定位[30][31]。
为了解决现有HClO探针在响应速度、灵敏度和组织穿透性方面的局限性，我们报告了一种靶向线粒体的荧光探针XB-Alk。该探针利用硫 carbamate 类的识别单元，对HClO表现出快速的“开启”荧光响应，并具有高选择性，检测限达到0.152微摩尔。该探针能够在活细胞中成像线粒体中的HClO，包括在铁死亡过程中。此外，XB-Alk還能用于CLP诱导的败血症小鼠模型的盲肠组织的体外荧光成像。总体而言，XB-Alk是一种强大的化学工具，可用于探究线粒体氧化应激以及HClO在细胞功能障碍和疾病进展中的病理作用。
章节片段
探针的合成
探针XB-Alk的合成路线如图1所示，详细的合成步骤和结构特征在补充材料中提供。关于试剂、仪器和一般实验方案的完整信息也包含在补充材料中。
光谱测量
在DMSO中制备了XB-Alk的储备溶液（2 mM）。用于制备HClO的ClO-储备溶液在每次实验前均通过稀释NaClO溶液新鲜制备
探针XB-Alk的光谱特性和识别机制
为了评估XB-Alk对HClO的检测性能，系统地评估了其在不同HClO浓度下的光学响应。在UV-vis吸收光谱中，游离的XB-Alk在612纳米处显示出明显的吸收峰（图1A）。随着HClO的逐渐加入，这个峰逐渐减弱，同时在710纳米处出现一个新的红移吸收峰。同时，观察到颜色从蓝色变为无色
结论
总之，我们开发了XB-Alk，这是一种高度特异性的、靶向线粒体的近红外荧光探针，用于监测HClO的动态。该探针通过特定的HClO触发切割机制，具有快速的NIR荧光响应和534 cm-1的Stokes位移。我们通过观察活细胞中铁死亡过程中的HClO相关荧光变化证明了其实际应用价值。此外，XB-Alk还应用于盲肠组织的体外荧光成像
CRediT作者贡献声明
Jingjing Luo:撰写——原始草稿、可视化、验证、软件开发、方法学研究、资金获取、数据管理。Li Fan:指导、方法学研究、实验设计。Jing Yu:方法学研究、数据管理。Mengjuan Shi:软件开发、方法学研究、数据管理。Dan Wang:验证、软件开发、方法学研究。Yuewei Zhang:撰写——修订与编辑、指导、项目管理、数据分析、概念构思
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的竞争性财务利益或个人关系。
写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明
在写作过程中严格使用了Gemini和OpenAI ChatGPT进行语言编辑。作者团队仔细检查了修订后的文本，并对发表的材料负有全部责任。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的竞争性财务利益或个人关系。
致谢
本工作得到了吉林大学第一医院2023年A类研究启动基金[ Grant No. 04056470001]和吉林大学第一医院第15届青年发展基金[ Grant No. 04061250002]的支持。
Jingjing Luo|Dan Wang|Mengjuan Shi|Jing Yu|Li Fan|Yuewei Zhang
