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Harvard Medical School

Sci. Bull., Available online 19 May 2026 | https://doi.org/10.1016/j.scib.2026.05.035 [Perspective] Intelligent fluorophores: navigating biological complexity through adaptive single-molecule imaging

Byung Seok Cha ^{a 1}, Hyo In Kim ^{a b 1}, Taekjip Ha ^{c d *}, Dokyoung Kim^{a b e *}

^aCollege of Medicine, Kyung Hee University, Seoul 02447, Republic of Korea
^bMedical Research Center for Bioreaction to Reactive Oxygen Species and Biomedical Science Institute, School of Medicine, Core Research Institute (CRI), Kyung Hee University, Seoul 02447, Republic of Korea
^cHoward Hughes Medical Institute and Program in Cellular and Molecular Medicine, Boston Children’s Hospital, Boston, MA 02115, USA
^dDepartment of Pediatrics, Harvard Medical School, Boston, MA 02115, USA
^eDepartment of Precision Medicine, Graduate School, Kyung Hee University, Seoul 02447, Republic of Korea

¹These authors contributed equally

^*Corresponding authors: correspondence to Taekjip Ha or Dokyoung Kim

Abstract

Single-molecule fluorescence imaging has fundamentally reshaped biological research by enabling the direct observation of molecular dynamics, interactions, stoichiometry, heterogeneity and reactions free from the masking effects of ensemble averaging. These methods have uncovered transient intermediates, rare events, and subpopulations that are invisible in bulk measurements. Over the past three decades, the field has matured from surface-tethered or free diffusion-based assays in clean buffers to high-throughput imaging and tracking in cells, tissues, and complex biofluids. Despite remarkable advances in optics, detectors, and computational inference, the reliability and interpretability of single-molecule experiments still depend on one deceptively simple component: the fluorophore.

논문소개전체 설명

이 논문은 단일분자 이미징(single-molecule imaging) 분야에서 기존 형광체(fluorophore)의 한계를 넘어서는 새로운 개념인 “Intelligent Fluorophores”를 제안하였다. 기존 형광체는 밝기와 안정성 중심으로 개발되었지만, 실제 생체 환경에서는 blinking, photobleaching, 비특이적 결합 등으로 인해 데이터 해석 오류가 발생한다. 이에 저자들은 형광체를 단순 표지자가 아니라 주변 환경을 감지하고 스스로 광물리적 상태를 조절하는 “정보 처리형 측정 장치”로 정의하였다. 논문은 이러한 지능형 형광체를 분자 수준(molecular), 나노구조 기반(nano-enabled), 하이브리드(hybrid) 플랫폼으로 구분하고, 생체 환경 변화에 적응하면서 신호 안정성과 정보 정확도를 높이는 전략을 제시하였다. 또한, brightness 측정를 넘어 photon economy, state economy, biointerface stability 등을 포함한 새로운 “Precision Standard” 평가 체계를 제안하였다. 궁극적으로는 AI 기반 설계와 이미징 시스템을 결합하여, 생체 내 복잡한 환경에서도 정량적·재현성 높은 단일분자 이미징을 구현하는 차세대 형광체 패러다임을 제시하였다.

논문정보