光學分選技術(shù)的光學力原理、技術(shù)分類、應(yīng)用場景_abio生物試劑品牌網(wǎng)
本文由同濟大學楊孟團隊聯(lián)合新加坡國立大學邱成偉等學者撰寫，發(fā)表于2025年《Light: Science & Applications》（DOI:10.1038/s41377-024-01734-5）。研究團隊整合了近十年全球300余篇關(guān)鍵文獻，首次從光學力原理、技術(shù)分類、應(yīng)用場景到產(chǎn)業(yè)化路徑進行全景式分析，為光學分選領(lǐng)域構(gòu)建了兼具基礎(chǔ)科學深度與工程應(yīng)用價值的理論框架。
重要發(fā)現(xiàn)
01傳統(tǒng)光學力：從宏觀操控到介觀分辨的底層突破
光輻射壓力（ORP）的微米級分選范式
實驗驗證：早期研究中，Buican團隊利用雙光束ORP成功分選中國倉鼠卵巢細胞，通過光動量轉(zhuǎn)移實現(xiàn)尺寸依賴的細胞分離；近年Wu等在微流控芯片中引入表面等離激元共振（SPR）增強ORP，實現(xiàn)60–100nm金納米顆粒的靜態(tài)區(qū)域分離，分辨率達5nm。
機制局限：ORP依賴光場發(fā)散產(chǎn)生推力，在深層組織中易受散射干擾，且納米級顆粒的動量轉(zhuǎn)移效率較低。
光梯度力（OGF）的介觀精準捕獲
技術(shù)創(chuàng)新：MacDonald團隊開發(fā)全息光學鑷子，通過動態(tài)光場生成三維光學晶格，以近100%效率分選2–5μm二氧化硅微球；石墨烯等離激元鑷子在中紅外波段（970nm）利用Fano共振產(chǎn)生雙向OGF，可分離折射率差異僅0.1的介電顆粒。
生物應(yīng)用：在酵母細胞分選中，OGF通過調(diào)控光強梯度實現(xiàn)大小顆粒的旋向分離，較大顆粒聚集于光場內(nèi)環(huán)，較小顆粒沿外環(huán)運動，分辨率達亞微米級。
光橫向力（OLF）的手性識別革命
手性操控：Wang與Chan發(fā)現(xiàn)60–100nm手性螺旋顆粒在橫向自旋動量作用下產(chǎn)生方向選擇性位移，利用線偏振光實現(xiàn)左右手性顆粒的雙向分離；Shi等在空氣-水界面通過動量轉(zhuǎn)移，以10nm分辨率分選手性微球，無需化學標記。
物理本質(zhì)：OLF源于光的橫向自旋角動量，與顆粒的手性參數(shù)κ直接相關(guān)，為不對稱分子（如DNA、蛋白質(zhì)）的光學解析提供了新工具。
02 有源智能分選：光學與AI的跨界融合拉曼光譜-光學鑷子的“化學眼”功能
單細胞化學分選 ：Fang等設(shè)計雙激光系統(tǒng)（1064nm陷阱光+532nm拉曼激發(fā)光），在微流控芯片中無損分離胃癌細胞（BGC823）與正常細胞，成功率達90%；Lu等利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvNet）分析微生物拉曼光譜，分類準確率突破100%。
技術(shù)瓶頸：實時光譜分析需毫秒級計算響應(yīng)，目前依賴邊緣計算優(yōu)化，制約高通量應(yīng)用。
熒光標記與機器學習的“智能分選閉環(huán)”
量子點靶向分選：Zheng等用雙色熒光納米球標記腫瘤細胞，通過雙光子激發(fā)實現(xiàn)MCF-7與MIAPaCa-2細胞的精準分離，誤差率<5%；Ota團隊開發(fā)“幽靈cytometry”，利用單像素探測器與支持向量機（SVM），以3000細胞/秒速度完成無圖像重建的細胞分類。
臨床轉(zhuǎn)化：在血液樣本中，該技術(shù)可快速富集循環(huán)腫瘤細胞（CTC），結(jié)合熒光原位雜交（FISH）實現(xiàn)基因突變原位分析。
03 新興光學結(jié)構(gòu)：納米級分選的“未來工具箱”超表面：超越衍射極限的光場工程師
納米級分辨率 ：Luo等設(shè)計全介質(zhì)超表面，利用電偶極-環(huán)偶極共振分離9nm與10nm聚苯乙烯顆粒，分辨率達1nm；在介電納米腔陣列中，通過Mie共振捕獲單病毒（如流感病毒），實現(xiàn)亞10nm級定位。
產(chǎn)業(yè)化潛力：基于氮化硅的超表面芯片可通過納米壓印批量生產(chǎn)，成本較電子束光刻降低80%。
拓撲光學場：抗干擾分選的“魯棒平臺”
梅龍晶格分選：Lu等在光學梅龍-反梅龍晶格中，通過拓撲電荷調(diào)控實現(xiàn)100nm金顆粒的100%效率分選，抗光場波動能力提升3倍；在光子晶體波導(dǎo)中，拓撲保護模式可定向排斥非共振顆粒，僅捕獲目標尺寸顆粒。
動態(tài)適應(yīng)性：通過實時切換光場拓撲荷，可在同一系統(tǒng)中依次分選不同尺寸顆粒，適用于多組分生物樣本。
04 多物理場集成：從實驗室到臨床的“最后一公里”光熱鑷子：無標記分選的“熱控策略”
熱泳效應(yīng)應(yīng)用 ：Hong等開發(fā)光熱電動力學鑷子，利用納米孔陣列的溫度梯度捕獲20nm顆粒，同時排斥100nm顆粒，適用于外泌體（30–200nm）亞型分離；結(jié)合微流控芯片，可在30分鐘內(nèi)完成血液樣本的外泌體富集。
聲-光協(xié)同芯片：高通量分選的“速度革命”
預(yù)聚焦-精分選流程：Hu等構(gòu)建聲-光集成芯片，先通過聲表面波（SAW）以微升/分鐘通量預(yù)聚焦白細胞，再利用光輻射壓力實現(xiàn)淋巴細胞與單核細胞的無標記分離，純度超95%，較傳統(tǒng)流式細胞術(shù)效率提升10倍。
創(chuàng)新與亮點
01 從“成像觀測”到“操控干預(yù)”的范式轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)光學技術(shù)以被動成像為主，而光學分選通過光力調(diào)控實現(xiàn)“即見即分選”。例如，拉曼光學鑷子同步完成單細胞化學成像與物理分離，將“分子特征識別-功能細胞分選”整合為連續(xù)流程，顛覆了傳統(tǒng)生物樣本處理的分階段模式。
02納米級精度：解鎖生命科學的“暗箱”細節(jié)
超表面與拓撲光學將分選分辨率從微米級（~1000nm）推進至納米級（<10nm），首次實現(xiàn)：
外泌體亞型（如腫瘤來源vs.正常細胞來源）的尺寸/內(nèi)容物雙重分選；
手性藥物分子（如紫杉醇對映體）的光學拆分，純度達99.9%。
聲-光集成技術(shù)與AI算法的結(jié)合，使分選擺脫對熒光標記的依賴：
速度突破：“幽靈cytometry”通過光散射特征直接分類細胞，無需熒光染色，避免標記毒性的同時提升通量至臨床可接受水平（>10^6細胞/小時）；
成本優(yōu)勢：無標記方案較傳統(tǒng)熒光激活細胞分選（FACS）降低試劑成本70%以上，適合資源有限地區(qū)的疾病篩查。
總結(jié)與展望
光學分選技術(shù)通過融合傳統(tǒng)光學力（如光輻射壓力、梯度力）、有源智能算法（拉曼光譜-機器學習）及新興光學結(jié)構(gòu)（超表面、拓撲光學場），已實現(xiàn)從微米級到亞10nm級的分辨率跨越，在單細胞分析、手性分子分離、病毒捕獲等領(lǐng)域展現(xiàn)顛覆性潛力。當前技術(shù)突破集中于無標記分選（如聲-光協(xié)同芯片）、智能化決策（如“幽靈cytometry”）和納米級操控（全介質(zhì)超表面），但大規(guī)模應(yīng)用仍受限于納米加工成本（如電子束光刻）、活體環(huán)境光損傷控制等瓶頸。未來，隨著深度學習與光學設(shè)計的深度融合（如實時光場優(yōu)化）、全介質(zhì)材料（氮化硅）的普及，光學分選有望向單分子精準操控（如DNA折疊動態(tài)分選）、體內(nèi)實時診斷（植入式光學芯片捕獲循環(huán)腫瘤細胞）及跨尺度高通量平臺（兼容病毒至組織碎片）演進，最終推動精準醫(yī)學與納米材料合成進入“光控時代”。
聲明：本文僅用作學術(shù)目的。
Yang M, Shi Y, Song Q, Wei Z, Dun X, Wang Z, Wang Z, Qiu CW, Zhang H, Cheng X. Optical sorting: past, present and future. Light Sci Appl. 2025 Feb 27;14(1):103.
DOI:10.1038/s41377-024-01734-5.
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