《“健康中国2030”规划纲要》对未来我国健康医疗事业进行了布局与战略规划。肿瘤治疗问题一直是我国面临的重大公共卫生挑战。手术治疗作为肿瘤治疗的常见方法之一，通常旨在切除肿瘤细胞及其周围组织，以达到治疗的目的。而荧光手术导航技术作为一种新兴的医学影像方法，能够在肿瘤切除过程中辅助医生实时精确定位肿瘤边界，为实施精准手术提供强大支持。作为荧光手术导航技术的关键组成部分，研发高性能荧光探针将为精准医疗提供强大的支持。
针对目前呫吨类染料缺乏理性设计这一现状，近日，伟德bevictor中文版李坤教授课题组系统性总结现有的呫吨类荧光染料，提出利用机器学习模型高效理性地设计具有精准pH响应的荧光团的策略。通过该策略，可以实现对荧光染料的理性设计与精准性质预测，并且在此基础上，利用肿瘤组织中过表达的组织蛋白酶构建双锁响应的荧光探针，针对包括原位肝癌在内的多种复杂肿瘤模型实现了病灶组织的精准、免洗和快速成像。该研究将为后续高性能荧光探针设计提供理性的指导，并为其后续开发和临床应用提供有效的数据支撑。
该工作以“Machine Learning-assisted Rational Design of Si-rhodamine as Cathepsin-pH Activated Probe for Accurate Fluorescence Navigation”发表在Advanced Materials上。伟德bevictor中文版为第一单位，bevictor伟德李坤教授为通讯作者，bevictor伟德2022级博士研究生向飞帆为第一作者。特别感谢国家自然科学基金委、西藏自治区科技厅的经费支持。
文章链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202404828.
