信息来源：熊汗青教授团队

2026年2月6日，北京大学未来技术学院、国家生物医学成像科学中心熊汗青课题组联合北医三院检验科司文喆团队在Nature Photonics上发表最新研究成果Super-broadband stimulated Raman scattering spectroscopy and imaging。该研究开创了超宽带时域受激拉曼散射（SuperB-SRS）技术，通过双波段少周期飞秒激光激发分子振动能级的量子干涉将拉曼跃迁自由诱导衰减编码至受激拉曼损耗信号，实现了与顶级自发拉曼散射光谱技术媲美的超宽带拉曼光谱，成像速度较传统共聚焦拉曼光谱仪提升百倍且天然支持多色双光子荧光同步检测，成功实现多种生物组织的高分辨成像；并通过高通量血清光谱数据采集，从约2600例临床血清样本数据中解析出 11 种评估肝肾功能、心血管疾病和其他生理状态的核心生化指标，为人工智能和大数据驱动的健康科学提供了高质量的大数据集。

拉曼光谱仪是一种基础的化学分析工具，在材料、化工、化学及生物医学等领域有广泛应用。当前主流的商业拉曼光谱仪基于1928年印度科学家拉曼等人发现的自发拉曼散射现象，其技术瓶颈主要在于信号弱、易受荧光干扰，典型的光谱采集时间在秒量级，光谱成像分析则耗时数小时。作为基础分析测量设备，高端拉曼光谱仪是我国长期面临的“卡脖子”设备，其核心探测器部件——深度制冷低暗电流CCD——长期对我国禁运。

近日，北京大学未来技术学院、国家生物医学成像科学中心的研究团队推出基于量子干涉的时域受激拉曼散射技术，有望彻底革新这一基础分析测量设备，占据技术制高点。受激拉曼散射是激光出现后发现的非线性光谱现象，其信号来自激发激光的增益或损耗，天然不受荧光干扰；更重要的是，基于显著的受激辐射增益，信号强度可提升多个数量级，已能实现对特定拉曼峰视频帧率的高速成像。然而，传统受激拉曼散射测量基于频域窄带皮秒激光激发，单次测量仅覆盖单一拉曼峰，且光谱分辨率受限于脉冲带宽，宽带测量时需逐点调谐激光，仪器复杂且耗时，难以在光谱分析上替代传统自发拉曼散射技术。

为突破这一瓶颈，研究团队引入双波段超短飞秒脉冲激光作为激发光源，利用其宽光谱带宽实现大量拉曼模式的同时激发。同时，借助飞秒脉冲序列激发的分子振动能级量子干涉新原理，实现对不同拉曼模式本征振荡频率的自由诱导衰减信号的同步时域测量，再经傅里叶变换获得标准宽带拉曼光谱（图1）。该方法使光谱分辨率与激光带宽解耦，仅由拉曼跃迁的相干寿命决定，从而实现了仪器测量光谱分辨率的基本量子极限——自然线宽极限。此外，超短飞秒脉冲极高的瞬时光功率带来激发效率的数量级提升，使兼顾宽光谱带宽、极限光谱分辨率、高通量、高灵敏度及抗荧光干扰的新一代通用拉曼光谱技术成为现实。相比传统自发拉曼散射，该技术的光谱通量提升超过100倍，并具备显著的光谱分辨率优势。

图1 超大带宽瞬态受激拉曼散射光谱技术的原理

在仪器的工程实现上，针对双波段少周期飞秒脉冲的产生与色散管理难题，该研究提出了适用于现有主流商用飞秒光参量振荡器的设计方案：将 Yb³⁺固体振荡器作为斯托克斯脉冲，同步泵浦的光参量振荡器（OPO）作为泵浦脉冲，先实现斯托克斯脉冲调制和窄带合束，再通过保偏石英单模光纤中的自相位调制实现光谱高效展宽，并创新性地设计出三棱镜 - 光栅对实现最高至三阶色散的精细色散预补偿与双波段少周期脉冲相干合成，最终在物镜焦点处实现小于30飞秒的少周期泵浦与斯托克斯飞秒脉冲激发对（图2. a）。该系统通过两个不同中心波长的泵浦光实现了600~3500 cm⁻¹的超宽带光谱覆盖，并通过背向荧光探测模块和系统自带的延时扫描干涉仪实现脉冲宽度的实时测量与校准（图2）。本研究从光谱分辨率、光谱采集速度、荧兼容性三个方面系统性地展示了 SuperB-SRS 的性能，均显著优于传统共聚焦自发拉曼光谱技术；并且灵敏度测量达到传统频域受激拉曼散射散粒噪声极限同等水平。

图2 SuperB-SRS的设计原理图与典型光谱

在应用方面，研究团队展示了高通量全域拉曼光谱成像在小鼠肝脏和脑组织上的成像结果。以脑组织成像为例（图3），该工作首次演示了全域拉曼光谱和多通道双光子荧光联合的多模态成像：通过将16幅176×176像素的高光谱图像拼接，获得从皮层到海马的mm级大视场全域拉曼高光谱成像；并且由于少周期脉冲天然可激发全可见近红外波段的双光子荧光，使得成果同步采集了细胞核DAPI染色和GFAP免疫染色的双光子荧光信号。借助荧光信号标定的细胞类型，本研究通过有监督的简单机器学习模型证实了基于拉曼谱表征的细胞代谢状态可实现对脑组织特定细胞类型的区分。北京大学生命学院于翔教授团队提供了脑组织样本的支持。

图3 全域拉曼光谱和多通道双光子荧光联合的多模态成像

在谱学分析上，熊汗青团队与北京大学第三医院检验科合作，首次完成对血清微弱拉曼信号的高通量采集（图4）。利用人工智能算法对2600例临床血清光谱数据进行分析，成功解析出11种关键生物标志物的定量信息，精度最高达到亚mM量级，包括甘油三脂、胆固醇脂、低密度脂蛋白胆固醇等与心脑血管疾病密切相关的指标，初步显示出该技术作为基于人工智能的智慧医疗高质量生理状态大数据获取的基石性工具的潜力。

图4 高通量临床血清全域拉曼光谱分析

北京大学国家生物医学成像科学中心熊汗青课题组开创了该项技术，北医三院检验科司文喆医生团队提供了临床血清样本与生化数据支持，并协助了医学数据分析。论文第一作者为北京大学未来技术学院博士生郭瑾、北医三院检验科研究生王铭瑧、北京大学未来技术学院博士生余乔智和张浩杰。其中，郭瑾主导了系统的实现和主要数据采集、余乔智主导了血清光谱数据分析、张浩杰主导了仪器电子学设计实现。本研究还获得了北京大学生命学院于翔教授团队、北京大学未来技术学院病理平台张秀琴研究员团队的大力支持。

北京大学国家生物医学成像科学中心依托“十三五”国家重大科技基础设施多模态跨尺度生物医学成像设施，聚焦生物医学成像关键设备研发，近年来取得了一系列原创成果。在分子光谱学方向，熊汗青研究员团队已在双波段少周期飞秒脉冲激光、超快延时扫描干涉仪、高灵敏探测电子系统等核心器件上实现了全国产供应链的自主研发。基于这些积累，团队现已启动该时域受激拉曼光谱技术的产业化进程，旨在下一代通用拉曼光谱与成像设备领域实现弯道超车，占据技术制高点。