近日，我院納米生物醫(yī)用材料研究中心馬功成博士等在《Chemical Science》上發(fā)表“Enhancing fluorescent probe design through multilayer interaction convolutional networks: advancing biosensing and bioimaging precision”的研究論文，馬功成博士為第一作者，我院為第一完成單位，武漢大學(xué)洪學(xué)傳教授，中國科學(xué)院深圳先進(jìn)院龔萍研究員，河南師范大學(xué)徐政委和高麗大學(xué)丁啟航為本文的共同通訊作者。此外，北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院張文軒教授，上海藥物所曾曉東研究員和新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院陳紅麗教授和王慶志教授也對本工作做出了重要貢獻(xiàn)。

熒光探針在生物傳感和生物成像中具有舉足輕重的作用，其高性能應(yīng)用對光譜特性的精確調(diào)控提出了更高要求。然而，盡管熒光探針的重要性日益凸顯，其設(shè)計(jì)過程仍主要依賴經(jīng)驗(yàn)法則，耗時(shí)繁瑣。為提高設(shè)計(jì)效率，研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)涵蓋600余種羅丹明類熒光探針的大型數(shù)據(jù)集，并基于分子指紋信息，開發(fā)并訓(xùn)練了一種多層交互卷積模型（MICNet），用于精準(zhǔn)預(yù)測探針的激發(fā)與發(fā)射波長。該模型在預(yù)測性能上表現(xiàn)優(yōu)異，其激發(fā)波長與發(fā)射波長的平均相對誤差（MRE）分別低至0.1%和0.4%。在此基礎(chǔ)上，團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步引入了實(shí)驗(yàn)反饋閉環(huán)策略，持續(xù)優(yōu)化模型算法的準(zhǔn)確性，從而顯著提升熒光探針的性能與穩(wěn)定性。該方法不僅顯著加快了熒光探針的開發(fā)周期，還有助于實(shí)現(xiàn)光譜特性可定制的探針設(shè)計(jì)，為生物分析化學(xué)領(lǐng)域帶來了重要的技術(shù)突破。

據(jù)悉，Chemical Science為中國科學(xué)院化學(xué)類一區(qū)Top期刊，影響因子7.6 。

論文鏈接：

https://doi.org/10.1039/D4SC08695C