可视化成分分布
受激拉曼散射(SRS)和相干反斯托克斯拉曼散射(汽车)可以提供高空间和时间分辨率的无标签化学信息,这意味着这些技术非常适合可视化配制的产品结构,包括在使用过程中监测个别成分的命运。单个成分可以通过从单个成分的现有拉曼光谱(图1,左)或从获取lambda扫描生成的SRS光谱(见下图,以及图3所示的示例)中选择适当的拉曼偏移进行SRS对比成像。
除了这些对比波数外,还应在附近的波数处获得额外的控制图像,在该波数处没有预期的拉曼强度(见图2中的例子)。这是为了确保检测到的信号是基于拉曼的,并能够识别任何虚假信号,如来自激光吸收的人工制品。在获得每个成分/相位所需波数的图像后,可以将这些图像合并成一个复合图像,从而能够理解材料中不同成分之间的相关性。除了SRS对比,利用二次谐波或荧光等方法可以同时成像附加的结构信息。图2所示的图像揭示了用SRS成像的防晒样品中油与水的相分布,以及用SHG成像的氧化锌颗粒。
生成SRS光谱以提供化学和结构信息
SRS光谱可以通过执行λ扫描生成,在此过程中,SRS图像在泵浦光波长的非常小的增量处捕获,以便生成跨越感兴趣的波数范围的图像堆栈。视频和图3显示了在含有多种活性成分的药物皮肤配方上获得的lambda扫描图像堆栈。当泵浦光扫过与拉曼光谱指纹区相对应的波长时,不同的成分在波数受到刺激时依次被激发。一旦获得了这些图像堆栈,就可以选择特征来生成感兴趣的区域。从这些ROI中,通过绘制ROI SRS信号强度与泵浦束波长(可转换为波数)的关系,生成SRS光谱。有时,生成波长堆栈中所有图像的最大投影是很有帮助的,可以在一个图像中可视化所有特征,并确保没有遗漏重要特征。
一旦由λ扫描生成SRS光谱,就可以将其与单个成分的自发拉曼光谱进行比较。光谱信息与来自图像的形态学信息相结合,可以为配方故障排除提供有价值的工具,如识别多态性、共晶或氧化产物的存在。
可视化的成分渗透到皮肤
除了描述配方本身,SRS也是一个很好的工具,用它来可视化个别成分在应用后的命运。例如,监测渗入皮肤的化学物质在给药和化学物质风险评估中具有极其重要的应用。图4显示了皮肤服用4-氰苯酚的图像。组织被冷冻切片和SRS成像,以揭示该化合物的分布,使用对比腈官能团在2235 cm-1(红色)。皮肤结构使用CH可视化22850 cm处的拉伸振动模式-1(红色);酰胺I在1666厘米处-1(蓝色);胶原蛋白通过SHG通道分布(绿色)。
由于SRS信号与浓度呈线性关系,因此通过图像分析可以提取一定程度的定量信息,例如具有蒙皮深度的化学物质的相对浓度。对于在同一共焦平面上成像的物理截面,这是相当直接的。然而,当对三维标本成像时,由于激光散射和吸收,随着深度的增加,必须对信号损失进行校正。
当试图成像不包含与组织不同的独特化学官能团的化学物种时,有时很难获得特定的对比。在这种情况下,通过将峰值转移到拉曼光谱的生物“沉默”区域,对感兴趣的分子进行氘化可以有所帮助,在这个区域,组织中几乎没有自然存在的信号。这种方法可以提供一种方便的工具,允许敏感和化学特异性的可视化,而不引入荧光团,这将干扰物理化学性质,从而影响药代动力学。或者,可以采用多元数据分析方法对不同组分进行光谱分解。
确认
感谢“分析化学信托基金”及“分析测量科学社区”的支持。
*与英国巴斯大学Richard Guy教授团队合作获得的数据。这项研究的资金部分是由美国食品和药物管理局通过拨款(1U01FD006533-01)提供的。意见不一定反映卫生与公众服务部的官方政策;188bet官网1任何提及商号、商业惯例或组织都不意味着得到了美国政府的认可。
引用和链接
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