荧光光谱法检测角膜晚期糖基化终末产物研究
谢学炜2, 钟豪臣2, 陈真诚2, 何敏2, 朱健铭1,*
1.桂林电子科技大学生命与环境科学学院, 广西 桂林 541004
2.桂林电子科技大学电子工程与自动化学院, 广西 桂林 541004
*通讯作者 e-mail: zjmcsu@126.com

作者简介: 谢学炜, 1993年生, 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院硕士研究生 e-mail: xxw319s@163.com;
钟豪臣, 1996年生, 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院硕士研究生 e-mail: 949773313@qq.com;
谢学炜, 钟豪臣: 并列第一作者

摘要

晚期糖基化终末产物(AGEs)是一种结构多样的化合物, 在人体血糖高于正常范围时, 会大量产生且不能通过自身代谢降解, 具有血糖长期异常的记忆作用。 研究表明AGEs是引起糖尿病及其并发症的重要因素之一, 通过检测体内AGEs的积累情况可以预测糖尿病及其并发症的发生和发展进程。 现有的离体AGEs检测方法存在操作复杂、 时间较长、 成本较高和不易推广等问题; 在体AGEs检测方法存在皮肤色素、 年龄和血红蛋白干扰等问题。 为此, 基于角膜良好的光学特性和AGEs的自体荧光特性, 提出一种角膜晚期糖基化终末产物荧光光谱检测方法。 构建了一套角膜AGEs荧光光谱检测系统, 系统由微型光纤光谱仪、 集成LED激发光源、 Y型12+1光纤和PC端光谱处理显示软件组成。 荧光光谱检测系统采用激发光源波长分别为370和395 nm在暗室条件下对17名志愿者(男性9人, 女性8人, 糖尿病患者4人, 年龄最小15周岁, 最大81周岁)进行数据采集, 得到激发光波长分别为370和395 nm的荧光光谱数据。 为了准确识别荧光光谱中的有用信息, 先截取需要的荧光光谱数据段(450~700 nm), 然后对其进行去除背景噪声、 归一化、 小波变化等方法处理, 可以将荧光光谱中不明显的荧光峰值进行放大和识别。 实验结果发现, 采用波长为370和395 nm的LED作为激发光源, 检测到角膜发射的荧光光谱范围在420~600 nm内, 并且都分别在450~500, 500~550和550~600 nm三个范围内存在光谱峰值。 根据荧光性物质的荧光峰值与激发光波长无关的原理, 表明两种不同波长的激发光所得到的荧光光谱都是由同一种物质AGEs产生。 对糖尿病患者和正常人的荧光峰值强度进行分析, 显示糖尿病患者的荧光强度明显高于正常人, 表明本研究通过荧光光谱法检测角膜晚期糖基化终末产物具有可行性。

关键词: 角膜; 晚期糖基化终末产物(AGEs); 荧光光谱; 无创检测
中图分类号:O433.4 文献标志码:A
Detection of Advanced Glycosylation End Products by Fluorescence Spectroscopy
XIE Xue-wei2, ZHONG Hao-chen2, CHEN Zhen-cheng2, HE Min2, ZHU Jian-ming1,*
1. College of Life and Environment Science, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China
2. College of Electronic Engineering and Automation, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China
*Corresponding author
Abstract

Advanced glycation end products (AGEs) are a kind of compounds with various structures. When the blood sugar is higher than a normal value, it will be produced in large quantities and cannot be metabolized by the body’s own metabolism, and has a memory function of long-term abnormal blood sugar. Studies have shown that AGEs is one of the important factors causing diabetes and its complications. By detecting the accumulation of AGEs in vivo, the occurrence and development of diabetes and its complications can be predicted. The existing in vitro AGEs detection methods have problems of complicated operation, long detection time, high cost and difficulty in promotion; The in vivo AGEs detection methods have problems such as skin pigmentation, age, and hemoglobin interference. Therefore, based on the good optical properties of the cornea and the autofluorescence characteristics of AGEs, a fluorescence spectroscopic detection method for advanced glycation end products of the cornea was proposed. A set of corneal AGEs fluorescence spectrum detection system was constructed. The system consisted of microfiber spectrometer, integrated LED excitation light source, Y-type 12+1 fiber and PC-side spectral processing display software. The fluorescence spectrum detection system was used to collect data from 17 volunteers (9 males, 8 females, 4 diabetics, the youngest 15 years old and the oldest 81 years old) in darkroom conditions. The fluorescence spectrum data that excitation light central wavelengths were 370 and 395 nm were obtained. In order to accurately identify the useful information of fluorescence spectrum, the required fluorescence spectrum data segments (450~700 nm) were intercepted, and then processed them by removing background noise, normalization, wavelet transform, and so on. The above methods could amplify and identify the non-obvious fluorescence peaks in the fluorescence spectrum. The experimental results show that the fluorescence spectrum of corneal is detected within 420~600 nm when the LEDs with wavelengths of 370 and 395 nm are used as excitation sources. Moreover, the fluorescence spectra have peaks in the range of 450~500, 500~550 and 550~600 nm, respectively. According to the principle that the fluorescence peak of fluorescent substances is independent of the excitation wavelength, it is shown that the fluorescence spectra of two different excitation wavelengths are all produced by AGEs. The peak fluorescence intensity of diabetes mellitus patients and normal people were analyzed. The results showed that the fluorescence intensity of diabetes mellitus patients was significantly higher than that of normal people, which indicated that it was feasible to detect advanced glycation end products of the cornea by fluorescence spectroscopy.

Keyword: Cornea; Advanced glycation end products (AGEs); Fluorescence spectroscopy; Noninvasive detection
引言

晚期糖基化终末产物(advanced glycation end products, AGEs)是指在化学反应过程中没有催化酶参与的条件下, 蛋白质、 氨基酸、 脂类或核酸等大分子物质的自由氨基与糖类的自由醛基结合形成一种可逆的Schiff碱, 再经过分子间结构重排、 裂解、 氧化修饰会形成一组较为稳定且不可逆的糖基化产物, 即AGEs[1]。 研究表明, AGEs的形成与体内血糖浓度密切相关, 当体内血糖长期处于较高水平时, 会在体内大量生成, 并且一旦生成就难以通过自身代谢降解[2]。 大量的AGEs会与细胞相关受体相结合影响细胞功能, 进而导致多种糖尿病并发症的发生和发展[3]

通过检测AGEs在体内的积累程度可以预测糖尿病并发症的发生和发展进程[2]。 目前, 对于AGEs的在体检测方法主要有皮肤自体荧光光谱法, 此方法取得了较好的研究成果, 但容易受到皮肤色素、 血红蛋白和年龄差异等因素的干扰[4]。 为了克服通过皮肤检测AGEs的弊端, 选择角膜作为检测AGEs部位, 采用不同波长的激发光进行光谱检测实验, 对获得的荧光光谱进行光谱处理, 对比所得到的荧光光谱特征, 进行荧光光谱定性分析, 旨在阐明所得的荧光光谱为AGEs所发射的荧光光谱[1, 5, 6]。 对正常人和糖尿病患者的最大荧光峰值强度进行分析, 旨在阐明糖尿病患者和正常人之间的光谱差异, 验证荧光光谱法检测角膜AGEs的可行性[7]

1 实验部分
1.1 角膜AGEs荧光光谱检测系统

角膜晚期糖基化终末产物荧光光谱检测系统由集成紫外激发光源、 Y型光纤探头、 微型光纤光谱仪和PC端光谱处理显示软件组成, 系统组成示意图如图1所示。 其中激发光源采用的是景颐光电科技有限公司生产的UVA波段的紫外LED集成光源, 峰值波长约为370 nm, 光谱带宽约为20 nm, 光源的功率为0~20 mW, 可通过调节电流或电压的方式控制LED的亮度和可通过SMA905接头与光纤连接, 光源耦合效率高, 还具有使用寿命超过10 000 h、 没有热辐变形、 照度衰减小、 输出光强稳定等特点; Y型光纤设计成“ 12+1” 结构, 光纤结构如图2所示, 由中间一根直径为600 μ m的荧光收集光纤和周围均匀排列12根直径为200 μ m的激发光纤组成, 收集光纤主要起到耦合激发光并传输的作用, 荧光收集光纤主要起到将收集到的荧光传输至光纤光谱仪的作用; 光纤光谱仪采用的是景颐光电科技有限公司生产的型号为USB6500-Pro的微型光纤光谱仪, 这是一款通用型微型光纤光谱仪, 检测范围扩展至180~1 100 nm波段, 该波段适用于角膜AGEs荧光检测, 并且具有较高的灵敏度、 高信噪比、 宽动态范围和准确度高等优点。

图1 角膜AGEs荧光光谱检测系统示意图Fig.1 Diagram of corneal AGEs fluorescence spectrum detection system

图2 Y型12+1光纤结构图Fig.2 The structure diagram of Y-type 12+1 optical fiber

1.2 角膜荧光光谱数据采集

采用上述角膜AGEs荧光光谱检测系统进行数据采集时, 为了避免外界自然光的干扰, 实验选择在黑暗的室内进行。 共有17名志愿者参与实验, 其中男性9人、 女性8人、 糖尿病患者4人、 年龄最小15周岁、 最大81周岁, 且均无明显的眼部疾病。 首先打开激发光源和光谱仪, 调节光源电压至3.7 V和电流至1 A, 预热10 min使激发光源和光谱仪达到稳定的工作状态。 为了避免光源通过瞳孔直接进入眼球内部, 检测时使Y型光纤探头与角膜外侧垂直进行检测。 为了收集更多的荧光信号, 让光纤探头和角膜的垂直距离约为2 mm。 当看到电脑端的光谱较为平稳时, 保存此时光谱数据。 分别采用峰值波长为370和395 nm的激发光源进行实验, 在同一实验条件下每组实验重复进行五次, 间隔5 min, 实验数据重复性良好, 得到两组不同激发光波长下的原始荧光光谱如图3所示。

图3 角膜AGEs原始荧光光谱图
(a): 激发光波长为370 nm的原始AGEs荧光光谱图; (b): 激发光波长为395 nm的原始AGEs荧光光谱图
Fig.3 The original fluorescence spectra of AGEs in cornea
(a): The original AGEs fluorescence spectrum of excitation wavelength of 370 nm; (b): The original AGEs fluorescence spectrum of excitation wavelength of 395 nm

1.3 小波变换去除荧光光谱噪声

从图3可知, 角膜AGEs的原始荧光光谱除了包含自身的信息外, 还引入了其他干扰信号, 如电噪音、 杂散光和背景干扰光等, 这些干扰信号在荧光光谱曲线上表现为凹凸不平的毛刺状[8]。 为了准确提取荧光光谱中的有用信息, 需要先对原始荧光光谱进行预处理和噪声去除。 在原始光谱信号中, 有用信号通常表现为频率较低的信号, 而噪声通常表现为频率较高的信号, 因此采用小波变换的方法将高频系数中的噪声信号去除。

2 结果与讨论
2.1 小波变换去除荧光光谱噪声结果

通过上述方法对两组不同激发光波长的原始荧光光谱进行预处理和小波变换, 得到去噪并归一化的荧光光谱如图4所示, 从图中可以看出去噪后的光谱和原始光谱相比既提高了信噪比又很好地保留了信号中的细节, 角膜发射的荧光光谱波长范围在450~700 nm。

图4 小波去噪后荧光光谱图
(a): 激发光波长为370 nm的小波去噪后AGEs荧光光谱图; (b): 激发光波长为395 nm的小波去噪后AGEs荧光光谱图
Fig.4 Fluorescence spectra before and after denoising by wavelet transform
(a): The denoised AGEs fluorescence spectrum by wavelet transform of excitation wavelength of 370 nm; (b): The denoised AGEs fluorescence spectrum by wavelet transform of excitation wavelength of 395 nm

2.2 光谱峰值识别

对光谱进行处理的目的在于识别光谱中的有用信息, 而针对本研究而言荧光光谱的有用信息主要是识别荧光光谱中的荧光峰值波长范围, 通过分析荧光性物质的特征荧光峰值波长范围可对其进行定性分析[9]。 通过以上光谱预处理和小波变换已经较好去除了光谱信号中的噪声, 但要使较小的荧光峰值能够准确识别还需要对去除噪声后的荧光光谱信号进行进一步处理。

以高斯小波一阶导数作为小波基进行小波变换能够识别信号突变, 起到将较小荧光峰值进行放大的效果。 因此使用该方法对去噪后的荧光光谱信号进行第二次小波变换, 得到的结果如图5所示。 从图中可以看出两幅处理后的荧光光谱图都分别在450~500, 500~550和550~600 nm三个范围内存在峰值。 上述实验结果与相关文献报道的AGEs荧光波长范围在420~600 nm一致[10]

图5 以高斯函数的一阶导数作为基函数的小波变换结果
(a): 激发光波长为370 nm的荧光光谱小波变换结果; (b): 激发光波长为395 nm的荧光光谱小波变换结果
Fig.5 The result of wavelet transform with the first derivative of Gaussian function as the basis function
(a): The result of wavelet transform for fluorescence spectrum of excitation wavelength of 370 nm; (b): The result of wavelet transform for fluorescence spectrum of excitation wavelength of 395 nm

2.3 AGEs荧光光谱定性分析

根据荧光产生原理, 荧光性物质的荧光光谱形状是由物质自身的化学结构所决定的, 不同荧光性物质具有自身的特征荧光光谱, 采用激发光波长虽然不同, 但同一种物质所发射的荧光光谱形状是相似的[11]。 相关文献研究也表明, AGEs荧光光谱峰值范围在420~600 nm范围内[12]。 结合荧光产生原理和AGEs荧光峰值特征, 可认为通过波长为370和395 nm的激发光源所得到的荧光光谱都是由角膜AGEs所发射的特征性荧光光谱。

2.4 荧光峰值强度分析

选取糖尿病组和健康组的荧光光谱在500~550 nm范围内的最大荧光峰值进行分析, 结果如图6所示, 从图中可以看出17例被测对象中, 4例糖尿病患者的峰值荧光强度均明显高于健康人。 由于糖尿病患者长期高血糖而导致AGEs在人体内大量产生, 并且AGEs具有不可逆性和不能通过自身代谢降解而在体内大量积累, 所以糖尿病患者体内AGEs的含量明显高于正常人[13]。 本研究也证实了该结论, 说明通过荧光光谱法检测角膜AGEs具有可行性。

图6 糖尿病组和健康组的荧光峰值强度分析Fig.6 The analysis of peak fluorescence intensity in diabetes mellitus group and healthy group

3 结论

构建了一套角膜AGEs荧光光谱检测系统并通过该系统采集了光谱数据, 然后对采集到的荧光光谱进行了处理和分析, 得到两种不同波长激发光所采集的荧光光谱都分别在450~500, 500~550和550~600 nm三个范围内存在峰值。 研究结果表明: 370和395 nm作为激发光源所采集到的荧光光谱是角膜AGEs受激发射的荧光光谱。 对糖尿病患者和健康人的峰值荧光强度进行分析显示糖尿患者的荧光强度明显高于正常人, 表明本研究基于荧光光谱法检测角膜AGEs具有可行性。

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