使用拉曼散射进行直接葡萄糖传感

　　背景

　　Jeon Woong Kang 博士是麻省理工学院 GR Harrison 光谱实验室的研究科学家，致力于开发将拉曼光谱作为癌症等病理诊断读数的应用。在这些应用中，一个例子是使用集成到医用针头(例如硬膜外针头)中的光纤拉曼探头来准确确定针尖在体内的位置。当整合到乳腺空心针活检装置中时，该技术能够精确定位微钙化并实现原位诊断，从而提高活检成功率。此外，基于光谱学的组织扫描仪可以直接在手术室中生成诊断图并从切除的组织中识别癌症边缘。

　　Kang 博士最近的一个项目将很快进入临床试验，重点是无创血糖传感。Kang 博士解释了他的项目，“葡萄糖是实验室的旗舰项目之一，而自 1990 年代以来就可以测量溶液中的葡萄糖 [Berger et al. 1995 年]，并且已经存在用于探测的无创概念 [Eneider 等人，2005 年;Kong et al. 2011]，非侵入性测量它的基本原则带来了相当大的挑战。如果你把光线照射到皮肤上，分析反射信号，如果你能以某种方式提取葡萄糖信号，那么你就可以预测葡萄糖水平......从技术上讲，这是极具挑战性的。如果您从皮肤测量拉曼光谱，通常会从黑色素和血红蛋白获得强烈的背景信号。然后是来自周围组织基质(如脂质、蛋白质和胶原蛋白)的强拉曼信号......葡萄糖是总信号的一小部分，很容易被周围的强烈信号所淹没。

　　通过测量整个频谱 [Eneider et al 2005] 并对测量信号应用数学模型来检索血糖浓度。然而，这种方法受到了科学界的批评，主要是因为难以显示来自组织的清晰葡萄糖拉曼光谱和前瞻性预测。因此，Kang 医生正在寻找更直接的葡萄糖浓度读数：“我的目标是测量来自体内皮肤的清洁葡萄糖信号。

　　为了规避体内皮肤拉曼光谱的低通量，Kang 博士提到“我的方法是使用离轴几何结构”。如图 1a 所示，通过从侧面照射组织并用垂直光纤束收集发射，“我们有效地去除了不需要的镜面反射和大量瑞利分量。

　　在 1125 cm^-1 处检测到对应于体内葡萄糖的特征拉曼峰之一(如图 1 所示)。1b & 1c)。Kang 博士提到：“分析是基于葡萄糖 1125 峰，所以基于单个峰信息，而不是使用全光谱......但从选定的波段信息中，我们可以预测葡萄糖浓度”。这里介绍的方法利用观察到的峰的强度测量作为葡萄糖浓度的直接读数，这为有希望的小型化机会提供了希望。

　　图 1：A) 原理图 体内拉曼光谱实验装置(FM：f 数匹配器，LP：长波通滤光片，LD：半导体激光管，BP：带通滤光片)右侧是倾斜照明和垂直收集装置的照片。B) 不同葡萄糖浓度差异的四个减影谱。C) 拉曼峰强度的变化与葡萄糖浓度的变化呈线性关系。(差分峰强度：减去时间移动的受试者特定光谱，比要减去的光谱滞后 20 分钟。图片拍摄和修改自 Kang 等人，2020 年。

　　挑战

　　实验设计已经过优化，以最大限度地提高目标峰(葡萄糖峰在 1125 cm^−1 处)的信噪比。理想情况下，该实验的设置在目标波长/波数上具有极高的分辨率，因为正确测量葡萄糖峰的强度至关重要。因此，探测器需要具有非常低的噪声和暗电流水平，因为实验的积分时间为 285 秒。此外，为了最好地显示峰，光谱仪需要高光谱分辨率。

　　解决方案

　　Kang 博士将 Acton LS-785 光谱仪与 PIXIS 1024 BRX CCD 相机结合使用，整个系统由光场成像软件包控制。PIXIS CCD 检测器在灵敏度方面非常理想，最大QE 为 99%，像素尺寸为 13 μm。采集时间为 285 秒，0.0004 e-/p/s(在 -70°C 下冷却时)的暗电流对数据质量和葡萄糖峰的定量测量有很大贡献。

　　Kang 博士的出版物 [Kang et al. 2020] 中显示的结果证明了这些仪器的有效性，并作为利用拉曼光谱的各种用途的原理证明。正如 Kang 博士所提到的，这项研究现在已经进入临床试验阶段：“去年，我们在麻省理工学院临床和转化研究中心 (CCTR) 进行了人体试验，数据看起来非常有希望。一些最终的挑战仍在解决中，例如皮肤不均匀或色素沉着导致的背景差异。“当你因为皮肤色素增加而背景信号增加时，你的预测准确性就会受到影响。”Kang 博士说。