骨密度正常却易骨折？多模态非线性光学成像揭示糖尿病骨病 “微观真相”

在骨骼健康评估领域，骨密度（BMD）长期作为预测骨折风险的核心指标。但在II型糖尿病（T2DM）的临床实践中，大量患者BMD数值正常甚至偏高，频繁发生脆性骨折，这就是业内公认的骨密度悖论。这一悖论提示我们，骨骼质量不仅关乎无机矿物质的含量，更取决于骨基质微观结构的完整性、有机成分的分布状态以及细胞网络的代谢状态。单纯依靠宏观密度数据，已无法解释此类复杂的代谢性骨病机制。

若想深入探究这些微米乃至纳米尺度的病变，现有手段存在明显短板。传统组织病理学依赖脱钙、切片及化学染色，这些破坏性制样流程不仅耗时，还会导致脂质等关键小分子流失，使样本脱离原生微环境。而常规光学成像往往受限于单一成分的成像，难以在同一视场下同步获取多种生化分子的三维分布信息。

近日，中国医学科学院北京协和医学院李婷研究员团队联合北京航空航天大学岳蜀华教授团队、同济大学附属上海市东方医院等单位，在光电领域顶级期刊《Opto-Electronic Advances》（OEA，最新影响因子22.4，JCR Q1）上发表了一项重要研究成果。研究人员结合多模态非线性光学成像与人工智能算法，揭示了II型糖尿病（T2DM）患者骨骼“骨密度正常但骨折风险高” 的微观病理机制，从底层破解困扰临床多年的骨密度悖论。

三模态协同：定位糖尿病骨损伤微观标志物

该研究选取临床腰椎 L4/L5 手术标本中的椎体皮质骨次级骨单位作为核心观测对象，搭建 SRS+SHG+TPEF 一体化三模态无标记非线性光学成像平台。三套成像体系分工互补，同步采集骨组织化学组分、胶原纤维结构、细胞内源代谢三大维度信息，经信号配准融合后输出脂质、蛋白、羟基磷灰石、胶原、代谢物五通道完整生化图谱。整套成像技术的分工逻辑清晰明确：

• 受激拉曼散射（SRS）：依托化学键振动指纹的高化学特异性，无需染色即可精准解析骨内蛋白质、脂质、羟基磷灰石（HA）矿化物原位空间分布。实验中针对骨组织精准切换泵浦波长，分别匹配三大特征拉曼位移：2850 cm⁻¹（脂质 CH₂基团）、2930 cm⁻¹（蛋白质 CH₃基团）、959 cm⁻¹（羟基磷灰石 HA 矿化物），借助光谱线性分解算法同步分离三类生化组分信号。

• 二次谐波（SHG）：对胶原这类非中心对称结构具备特异性响应，直观表征骨板层胶原纤维的骨架排布形态。实验采用796.8 nm近红外光激发，搭配395/25 nm短波滤波片接收 400nm倍频信号。

• 双光子荧光（TPEF）：捕获组织内源荧光信号，可视化骨细胞及基质内各类代谢物分布特征。以796.8 nm近红外光深层激发，搭配 520/40 nm带通滤波片采集内源代谢荧光信号。

三种模态数据完成三维精准配准，构建高维度骨组织生化图谱，高分辨重构多种关键组分的空间分布。最后研究团队借助AI算法对骨基质微观纹理的深度分析，并量化了II 型糖尿病骨组织特有的“蛋白质空间均质化”现象，并将该特征定义为判别糖尿病骨脆性损伤的专属 “光学指纹”。

图1骨单位多模态非线性光学成像图

图2纹理特征融合分类结果

稳定、高灵敏的一体化三模态成像是支撑该项高水平研究落地的核心基础，论文所需全波段采集、多通道同步成像、多生化组分分辨等全部实验条件，振电科技 UltraView MK-III 均可完美复现。

振电科技UltraView 多模态成像系统核心性能优势

作为国内相干拉曼领域领军企业，振电科技自研UltraView MK-III多模态非线性光学成像系统，全面搭载论文配套标准化多模态成像方案：

• 三模态同步采集，一键输出融合成像图谱

振电科技UltraView MK-III集成SRS/SHG/TPEF三种成像模态，单次扫描便可同步获取样本的化学、结构、代谢数据，快速生成论文同款骨单位多色融合图像，实现多组分空间分布可视化。

• 无损原位光学活检，适配活体观测

依托分子固有非线性光学效应与化学键振动光谱特征，近红外局域激发大幅降低光损伤、光毒性。无需染色即可对活细胞、组织、活体样本开展深层三维成像，保留样本原生生理状态。

• 高速大范围扫描，高通量成像分析

设备具备亚微米级空间分辨率，可清晰解析样本精细微观结构。搭配高速电动全景扫描，大幅缩短大面积样本成像时长，满足高通量检测需求。

• 多学科兼容，适配多元科研场景

一套设备覆盖活体生物学、脂代谢、合成生物学、类器官、植物学、农学和材料科学等多元应用场景，兼容固体、生物切片、活体类器官等各类样本，拓展性强。

传统骨密度检测仅能评估骨骼矿物质总量，无法捕捉微米级早期基质病变。多模态非线性光学成像，能够精准捕捉 “蛋白空间均质化” 这一糖尿病骨损伤早期微观特征，弥补现有骨骼评估体系的巨大空白，为揭示糖尿病骨脆性微观机制、完善代谢骨病临床评估体系开辟全新研究路径。

振电科技UltraView将顶刊论文中定制化光路、成像流程、智能分析算法整合为标准化商用设备，既可支撑骨骼病理前沿探索，也为生命科学、材料、环境等多领域微观机制研究提供稳定可靠的技术平台。

文献来源：

Zhang BW, Pu JB, Hu T et al. AI-powered nonlinear optical imaging reveals protein spatial homogenization as an indicator of impaired bone quality in type 2 diabetes. Opto-Electron Adv 9, 250312 (2026).