体积分辨率提高10倍!吴一聪等《自然》发文报道共聚焦显微镜新突破
共聚焦显微镜广泛用于生物医学研究 , 尤其是厚样品的三维成像 。
北京时间2021年11月27日 , 在《自然》杂志上线的一篇新研究中 , 美国国家生物医学成像与生物工程研究所(NIBIB)的研究人员通过硬件创新和深度学习方法 , 成功地将共聚焦显微镜的体积分辨率提高了10 倍以上 , 并降低了光毒性 , 从而能够以更高的分辨率对活体样本的精细结构进行三维成像 。
这篇论文标题为 “Multiview Confocal Super-Resolution Microscopy” 。NIBIB的吴一聪和清华大学博士生韩晓霏为共同第一作者 , 吴一聪为通讯作者 , NIBIB的Hari Shroff为项目总负责人 。
该团队构建了一台多视角线扫描共聚焦显微镜 , 提升传统共聚焦显微镜的轴向性能 。三个物镜从不同方向对样本进行成像 , 多个视角的信息被快速捕获、配准和融合 , 以产生比传统共聚焦显微镜分辨率更高的三维图像 , 并提升厚样本成像的穿透能力 。该团队进一步将线扫描共聚焦显微技术与结构化照明超分辨显微技术有机结合 , 能够对线虫等散射较强的样本进行三维超分辨成像 。
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结合深度学习网络的三维超分辨率显微镜 。Credit: NIH Medical Arts.
共聚焦显微镜的另一个缺陷是光毒性较大 , 虽然降低光照水平可以减少聚焦激光照射对样品的损坏 , 从而允许更长的成像时间 , 但较低的光照水平在解析精细特征时效果较差 。该团队用低信噪比和高信噪比图像对训练深度学习模型 , 实现低光照水平下的信号提升 , 从而获得各种生物过程的高分辨率三维图像 , 包括线虫胚胎从“抽动”到孵出的长时间观察 。此外 , 该团队还训练了共聚焦图像到共聚焦超分辨图像的深度学习模型 , 对动态过程进行超分辨三维成像 。研究人员还发现 , 单视角线扫描结构光成像只能在一个方向上提升成像分辨率 , 但如果有足够的训练数据 , 深度学习模型可以将单一方向的分辨率提升推广到高维图像 , 扩展超分辨显微的潜力 。
该团队展示了该技术在20多个不同的固定样本和活体样本上成像的能力 , 包括单细胞中的蛋白质分布 , 线虫胚胎、幼虫和成虫中的细胞核和神经元 , 果蝇翅成虫盘和小鼠肾脏、食道、心脏和脑组织中的成肌细胞 , 并探讨了该技术在组织学和病理学实验室中对人体组织进行成像的前景 。
本文主要完成人之一韩晓霏认为这项显微成像技术为生物学研究提供了一种全新的方法 , 将帮助科学家解决更深入的生物问题 。本文另一位作者苏怡骏认为该系统能够和膨胀显微镜进行有机的结合 , 有望在一个完整的生物样本中 , 观察小于50纳米的细胞超微结构 。
目前 , 该研究团队和其他合作者已经利用这套系统完成了一些生物领域的应用 , 将会陆续发表 , 相信这个新型显微成像系统将带来更多惊喜 。
相关论文信息:
DOI:10.1038/s41586-021-04110-0
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来源:中国生物技术网
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