生物医药 | 光谱技术在皮肤组织特性无损检测中的应用

 

通常在研究摄入和局部药物影响色素沉着疗效时，关键是要获得准确、可重复的真皮特性评估。我们可以使用光谱反射测量方法测量皮肤，通过获取皮肤颜色和吸光度的定量数据来实现皮肤病学研究。

 

 

如图我们使用光谱仪、光源和采样附件，模拟了特性分析的无损测试模型。通过先确定哪些光谱构成皮肤的总反射光谱，然后只使用几个波长开发非常简单的模型来表征皮肤的“黑色素指数”和“皮肤湿度指数”。

 

 

黑色素与血红蛋白

 

黑色素是一种在皮肤中发现的暗色素，通过皮肤的色调显现，并起到保护太阳辐射和暴露在紫外光下皮肤可见的晒黑作用。黑色素是一组不溶性生物物质的名称，是具有不同结构的聚合物，已被证明难以分离和研究(1)。黑色素在光谱的可见部分表现出非结构吸光度，光谱随波长的增加呈指数下降。尽管缺乏结构光谱，但可以通过化学计量学分析进行光谱定量。

血红蛋白和脱氧血红蛋白是负责体内氧运输的含铁金属蛋白，因此在这些组织结构中可发现黑色素。血红蛋白的可见光谱在540nm和580nm处呈现特征峰，而脱氧血红蛋白峰位于~（560）nm。脉搏血氧计使用这两个光谱的差异来测量血液的氧合情况，这些算法已经非常成熟。

 

皮肤的光谱吸收受三种化合物的影响很大：黑色素、血红蛋白和脱氧血红蛋白。身体上不同区域的皮肤显示出这些化合物含量比例不同，如下图所示。

 

病例1：上图是5个测量个体的前臂背侧皮肤的反射光谱，可看出不同亮暗肤色之间在可见和近红外波段的显著差异。另外也注意到的是血红蛋白吸收峰在这一区域光谱很弱，可能是由于较小的血管和组织成分的存在掩盖了血红蛋白的光谱特征。

 

 

病例2：颈部皮肤的反射光谱接近颈动脉，在540nm和580nm处较亮皮肤色调的受试者，他们的血红蛋白吸收峰强。这些峰在肤色较深的个体中更不明显，这可能是由于黑色素和其他皮肤成分的吸收导致的。

 

 

在进行光谱测量时，采样位置的选择是至关重要的，化学计量学可以帮助分离这些不同光谱成分，无论皮肤部位如何，都能更准确地评估皮肤中黑色素含量。有了这样的目标，我们就可以测量身体几个区域的皮肤光谱（从紫外线到近红外光谱），进而开发计算出黑色素和水分含量的模型。

 

实验方法

 

使用以下设备建立双光谱测试系统，测量从UV到NIR波段的光谱；UV-Vis-NIR光源用于照明，UV-Vis和NIR的光纤分别收集反射光，连接到相应的光谱仪。

  • DH-2000-BAL

  • QP200-12-MIXED（UV-VIS-NIR）45度光纤探头

  • Flame-S-XR1 光谱仪（200-1025nm）

  • Flame-NIR 光谱仪（950-1650nm）

从三个部位测量200-1650nm的反射率：手掌、前臂内侧和前臂顶部。每个位置采集100个光谱，共300张光谱。在无特定模式下连续光谱采集，并在每个位置停留几秒钟，直到记录完所需的光谱数据。

 

 

PART1▼ 黑色素分析：浓度测定

合适的化学计量学分析可以将实验室中物理测量的参数与相同样品所获得的光谱之间建立准确的参数关系。由于海洋光学实验室没有现成合适的化学计量方法获得皮肤中的血红蛋白或水分含量的化学计量软件，所以我们使用一个迭代程序MCR-ALS（多元曲线分辨率交替最小二乘）将光谱分离成有意义的化学光谱，以定义我们的“浓度”。

在皮肤中，我们期望看到一些主要的化学成分：

  • 黑色素

  • 氧合血红蛋白

  • 脱氧血红蛋白   

  • 蛋白

  • DNA

  • 水

  • 角质层

可能在某些参数中没有足够的变化来识别它们。我们发现应用MCR-ALS，通过反复实验验证，四个组分提供了最佳匹配。如下图所示，这四个组分的建模光谱曲线，组分1（绿色）在形状上与已知的黑色素谱相似。

 

 

组分2（橙色）前臂背部最强，尤其是在手掌。手内侧皮肤更厚，角质层比例更高。因此，它可以对应于皮肤的上层，其具有较低的水含量（如NIR中较低的吸水峰所示）。组分2显示了与可见光区域中血红蛋白的峰相关，使用非常简单的分析模型到这样一个复杂的矩阵时，这是意料之中的。

基于在500～600nm和NIR之间的峰，组分3和4代表了血红蛋白、脱氧血红蛋白和水的混合物。

PART2▼ 黑色素分析：开发预测模型

提取黑色素浓度作为我们的既定事实，我们在300个黑色素光谱上进行PLS型化学计量学计算。五组分PLS模型得到了最佳定量拟合结果，很好的预测了黑色素浓度。

 

 

通过全光谱PLS建模合理预测黑色素浓度，我们使用4个波长进行定量标准，只有四个波长。并且小心地避开已知的在520～600nm范围内的血红蛋白和脱氧血红蛋白吸收峰，我们发现400nm、450nm、490nm和700nm是最有希望的预测黑色素浓度的波长。

事实上，我们基于这些波长选择的四波长PLS模型得到了“测量”和预测的黑色素浓度之间非常好的相关性，与我们在全光谱中发现的结果相当。因此，结合以下四种波长的吸光度，可以得到一个相当好的“黑色素指数”，即皮肤黑色素浓度的近似值。

 

 

Melanin Index = Abs410 – 2*Abs450 + 2*Abs490 – Abs750

水分分析

湿度指数的定量要简单得多，由于水在1465nm具有很强的吸收，另外参考1300nm的谷峰，可以得到水分含量参数。 

Moisture Index = 100*(Abs1465 – Abs1300)

 

结    论

 

通过测量皮肤在可见光和近红外范围内的反射率，可以开发出相当简单的多波长化学计量学模型，并用于黑色素和水分浓度含量测定，从而促进光学在皮肤方向的应用研究。

 

本文来源：海洋光学