学术前沿 | AI算法加持，拉曼光谱分析迈向智能时代发表时间：2025-04-03 08:41 在我们看似平凡的物质世界背后，隐藏着分子层面的复杂结构。而“拉曼光谱”（Raman Spectroscopy），正是解读这一微观世界的利器。近年来，随着人工智能算法的迅速崛起，越来越多的科研人员开始关注一个交叉领域：如何借助AI技术，让拉曼光谱不仅能“看见”，还能“理解”。 拉曼光谱：一项改变世界的“非接触式化学语言” 拉曼光谱技术是一种通过激光照射样品，测量其散射光的频率变化，从而推断出样品中分子的振动、旋转和其他低频模式的技术。这个过程非接触、不破坏样品，且无需任何荧光染料或化学标签，就能获取丰富的化学结构信息。 正因为此，拉曼光谱在药物开发、生物医学诊断、食品检测、材料科学、环境监测等多个领域，都得到了广泛应用。 但问题来了：拉曼光谱虽然信息丰富，但处理和分析这些高维复杂数据却并不容易。 当前挑战：工具碎片化，分析难标准 尽管拉曼光谱技术本身早已成熟，但与现代数据科学结合的过程却远远落后。主要问题有三： 1、缺乏统一的软件分析平台：商业软件功能封闭，开源工具碎片化，难以复现； 2、AI 应用门槛高：即便科研人员懂得拉曼技术，也常常难以驾驭机器学习工具； 3、标准流程缺失：同样的数据，不同人、不同方法分析出的结论可能大相径庭。 这些问题导致拉曼光谱在“智能化”转型中始终举步维艰。
案例一：基于CNN和CARS算法的拉曼光谱在生产过程质量控制应用 背景： 冠心宁片是一种用于治疗冠心病和心绞痛的中药制剂，其生产过程需对丹参素、阿魏酸、迷迭香酸等活性成分进行实时质量监控。传统的高效液相色谱（HPLC）方法耗时长且无法满足实时监测需求。[1] 技术壁垒： 1、实时性不足：传统HPLC方法需复杂的前处理和分析流程，无法满足生产过程的实时监控需求。 2、复杂光谱解析：拉曼光谱存在背景噪声和重叠峰，传统算法（如PLSR、SVR）难以高精度解析多组分混合物的光谱特征。 人工智能算法与解决方案： 卷积神经网络（CNN）结合竞争性自适应重加权采样（CARS）算法。
图1 CNN算法已建立的卷积神经网络模型的架构 ➢ CARS筛选拉曼光谱特征波段，减少冗余信息（例如迷迭香酸的特征峰在1250 cm⁻¹）。 ➢ CNN模型通过校准集（264样本）和验证集（66样本）训练，预测误差（RMSEP）低于传统方法。 意义： R²值达0.9415（可溶性固形物）和0.9246（丹酚酸B），实现生产过程中三批次未知样本的快速质量评估。 案例二：拉曼显微技术与机器学习结合的PLGA微球表征 背景： 长效注射剂（LAI）如PLGA微球可减少患者用药频率，但其早期开发面临药物载量、粒径分布等理化特性分析的复杂性，传统方法需多步骤独立检测（如色谱法、粒径分析仪）。[2] 技术壁垒： 1、高通量需求：早期药物开发原料药有限，传统方法样本需求高。 2、多参数整合：微球的药物分布、晶型等需多技术联合分析，数据整合困难。 人工智能算法与解决方案 算法：非监督学习（聚类分析）与监督学习（分类模型）结合。 技术细节：拉曼显微成像采集微球空间化学信息，机器学习模型（如随机森林、SVM）自动识别药物（如利培酮）与辅料的分布。
图2. (a) 机器学习增强的数据采集与处理工作流程。 通过无标记拉曼光谱区分晶型（如醋酸甲羟孕酮的晶型与无定形态）。 效果：单次实验即可获得药物载量、粒径、均匀性等参数，样本消耗减少50%，分析时间缩短70%。 粒径统计：基于拉曼图像边缘检测算法（Canny算子）自动计算微球直径（误差<2% vs. 激光衍射法）。 均匀性评估：通过光谱方差分析（SVD）量化药物分布异质性，识别批次间差异（如高载药微球的“核壳”结构异常）。 案例三：机器学习预测多糖涂层的结肠靶向药物释放 背景： 结肠靶向给药系统需筛选适合的多糖涂层材料（如菊粉、木聚糖），但传统体外筛选依赖动物实验和低通量检测，效率低下。[3] 技术壁垒： 1、材料异质性：多糖化学结构复杂，传统方法难以预测其结肠微生物降解特性。 2、跨物种验证：人类、大鼠、犬类肠道环境差异大，需开发普适性预测模型。 人工智能算法与解决方案 算法：集成树模型（XGBoost、LightGBM）与支持向量机（SVM）。 技术细节：拉曼光谱作为输入特征，提取多糖的糖苷键（如α-1,4和β-1,4键）信号。 模型训练基于公开数据集（含15种多糖涂层），验证集（8种新涂层）预测5-氨基水杨酸释放曲线。 效果：预测R²值达0.92（人类结肠环境），显著优于传统多元线性回归（R²=0.75）。
图3 A) 在嵌套交叉验证的外循环中，XGBoost的实际释放与预测释放对比。 案例四：癌症细胞的无标记三维成像 背景： 研究者对人类急性单核细胞白血病细胞（THP-1）进行了三维拉曼成像扫描。在传统分析中，研究者需要依赖商业软件手动处理数据。[4] 人工智能算法与解决方案 完成预处理后，使用 RamanSPy算法 ： ➢ 可通过模块化预处理流程（如裁剪、去噪、归一化）标准化数据； ➢ 使用 N-FINDR 与 FCLS 解混算法，分离出细胞质、核酸、脂类等； ➢ 把前四个主要端元的分析结果快速可视化不同成分在细胞内的三维分布，直观判断细胞状态。 意义： 提高疾病早期检测精度，有望用于无创癌症筛查与药效评价。
图4 通过 RamanSPy 的光谱解混分析 THP-1 细胞的形态结构。 (a) 一张 THP-1 细胞的明场图像；同一细胞也通过拉曼光谱成像。图像和体积拉曼数据来自 Kallepitis 等人。 (b) 一条来自原始体积拉曼数据的光谱示例（取自 d 图所示层的中心区域）。红色阴影部分为分析中使用的“指纹区”（700–1800 cm⁻¹）。 (c) 解读性分析：在预处理后展示穿过 1008 cm⁻¹ 波段（蛋白质特征峰）的体积切片图。 (d–f) 光谱解混分析揭示了细胞内部各组分的空间分布：脂类（紫色）、细胞核（蓝色）、细胞质（绿色）、背景（黄色）。 (d) 利用光谱解混获得的第六层深度（共十层）图像的融合重建图。 (e) 使用 N-FINDR 算法确定的四个端元，通过波峰归属进行特征表征。 (f) 使用 FCLS 方法计算的相对丰度图：（上排）为单层切片（z = 6）；（下排）为整个体积的结果。 案例五：抗生素敏感性识别与细菌分型 数据来源： Ho et al. 提供的 30 种细菌光谱数据集（2021） 应用描述： ➢ RamanSPy 被用于构建细菌分类和抗药性预测模型，流程如下：读取公共数据集后直接加载至 RamanSPy； ➢ 调用内置算法库中的 28 个机器学习模型自动训练（见下图）； ➢ 得出最优模型（如逻辑回归），实现约 79.6% 的种类识别准确率、94.6% 的抗药性分类准确率。 意义： 未来医院可实现“拉曼一扫，抗生素精准推荐”，助力抗菌耐药危机解决。
图5 RamanSPy 作为算法开发工具包的应用。 (a) RamanSPy 的数据结构兼容 Python 的 AI/ML 生态系统，可实现数据在 RamanSPy 与如 scikit-learn【60】、PyTorch【61】、TensorFlow【62】等工具间的流通。此外，RamanSPy 还配备了标准数据集与评估指标，支持模型的开发与验证。 (b–e) 使用 Raman 光谱对细菌进行种类识别任务时，对多个机器学习模型的基准性能进行测试。 (b) 数据集中各细菌种类的平均 Raman 光谱，用于训练模型。所有光谱在展示前都已归一化至 0–1 范围。 (c) 28 个机器学习模型的分类准确率对比柱状图，展示基准测试结果。表现最好的模型为逻辑回归（Logistic Regression），准确率达 79.63%。 (d) 在“菌种级”分类任务中，逻辑回归模型的混淆矩阵。可见模型对大多数菌种分类准确性较高。 (e) 在“抗生素级”分类任务中，逻辑回归模型的混淆矩阵。对应准确率为 94.63%。 结语：科学的眼睛，需要智能的大脑 正如人眼通过光谱“看见”颜色，科学家通过拉曼光谱“看见”分子世界。但如果我们能给这双眼睛装上“人工智能的大脑”，我们便能真正赋予它理解、判断和预测的能力。 新阳唯康 新阳唯康正在深入打造人工智能+新型递送药物创新平台，引入量子力学、物理模型的AI算法平台，快速精准设计药物分子，深入模拟药物作用机制，准确预测药物疗效和安全性，进一步提升研发效率，并实现AI设计到产业化落地的高效转化应用。在产学研协同创新驱动下，人工智能技术将辅助人类真正走进真实世界的复杂应用场景，攻克更多科学难题，为人类健康事业带来质的飞跃。 参考文献： [1]Tao Y. et al., Molecules (2022), 27(20), 6969. [2]Li M. et al., Journal of Controlled Release (2023). [3]Abdalla Y. et al., Journal of Controlled Release (2023). [4]Georgiev, Dimitar, et al. "RamanSPy: An Open-Source Python Package for Integrative Raman Spectroscopy Data Analysis." Analytical Chemistry 96 (2024): 8492−8500. |
