Adv. Mater：机器学习辅助设计的Si─罗丹明可作为组织蛋白酶-pH激活探针以实现精准的荧光导航

本文介绍了四川大学李坤教授团队利用机器学习辅助策略，对现有的xanthene染料进行研究，并构建了一个定量预测模型，以指导新型pH响应性荧光分子的合理设计。研究成功制备了两种新型的Si─罗丹明衍生物，构建了能够被组织蛋白酶/pH序贯激活的探针Si-罗丹明─组织蛋白酶-pH(SiR─CTS-pH)。实验结果显示，SiR─CTS-pH在荧光成像中表现出更高的信噪比，并能有效区分肿瘤细胞和正常组织，具有重要的临床应用潜力。该研究不仅推动了xanthene染料的发展，也为设计高性能荧光分子提供了新的思路。