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[導(dǎo)讀]超分辨率熒光顯微成像技術(shù)在生命科學(xué)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,但在活細(xì)胞成像時(shí)也面臨著一系列挑戰(zhàn)。北京大學(xué)陳良怡教授團(tuán)隊(duì)與哈爾濱工業(yè)大學(xué)李浩宇教授團(tuán)隊(duì)合作提出稀疏解卷積算法,克服熒光顯微鏡的物理分辨率極限,實(shí)現(xiàn)通用的分辨率提升。該算法在活細(xì)胞成像應(yīng)用與實(shí)踐過(guò)程中,實(shí)現(xiàn)了約60納米空間分辨率的毫秒曝光或者多色、三維、長(zhǎng)時(shí)間的超分辨率熒光顯微成像,同時(shí)該算法還能與現(xiàn)有多數(shù)商業(yè)熒光顯微鏡結(jié)合應(yīng)用,可謂是實(shí)現(xiàn)活細(xì)胞超分辨率熒光顯微成像的“新利器”。

超分辨率熒光顯微成像技術(shù)在生命科學(xué)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,但在活細(xì)胞成像時(shí)也面臨著一系列挑戰(zhàn)。北京大學(xué)陳良怡教授團(tuán)隊(duì)與哈爾濱工業(yè)大學(xué)李浩宇教授團(tuán)隊(duì)合作提出稀疏解卷積算法,克服熒光顯微鏡的物理分辨率極限,實(shí)現(xiàn)通用的分辨率提升。該算法在活細(xì)胞成像應(yīng)用與實(shí)踐過(guò)程中,實(shí)現(xiàn)了約60納米空間分辨率的毫秒曝光或者多色、三維、長(zhǎng)時(shí)間的超分辨率熒光顯微成像,同時(shí)該算法還能與現(xiàn)有多數(shù)商業(yè)熒光顯微鏡結(jié)合應(yīng)用,可謂是實(shí)現(xiàn)活細(xì)胞超分辨率熒光顯微成像的“新利器”。

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現(xiàn)代科技和生物醫(yī)學(xué)的交叉融合推動(dòng)著臨床醫(yī)學(xué)的理念革新和技術(shù)進(jìn)步。光學(xué)顯微鏡作為一種成像儀器,長(zhǎng)期以來(lái)一直為精密制造和生命科學(xué)等領(lǐng)域的定性與定量分析和研究提供著有效而關(guān)鍵的支撐。2014年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)授予了美國(guó)科學(xué)家埃里克?貝齊格、威廉?莫納和德國(guó)科學(xué)家斯特凡?黑爾,以表彰他們?yōu)榘l(fā)展超分辨率熒光顯微鏡所作的貢獻(xiàn)。他們利用控制熒光分子特性的方式,克服了傳統(tǒng)光學(xué)顯微鏡分辨率受限于光學(xué)衍射極限的問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)了“熒光超分辨”成像。借助這種新興的生物醫(yī)學(xué)影像工具,研究人員可對(duì)生物體乃至細(xì)胞內(nèi)部不同結(jié)構(gòu)成分及其相互作用進(jìn)行觀察分辨,這也使得動(dòng)態(tài)記錄生命活體或者活細(xì)胞中的精細(xì)結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)變化成為可能。

盡管超分辨率熒光顯微成像在理論上具有無(wú)限的空間分辨率,但在活細(xì)胞成像中,超分辨率顯微鏡的空間分辨率會(huì)受限于熒光分子單位時(shí)間內(nèi)發(fā)出的光子數(shù)。活細(xì)胞中快速移動(dòng)的亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)(如管狀內(nèi)質(zhì)網(wǎng)、脂滴、線粒體和溶酶體)在成像時(shí)會(huì)產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)偽影,這使得空間分辨率的任何提升都需要與時(shí)間分辨率的增加相匹配。因此,現(xiàn)有超分辨率熒光顯微成像手段大都需要依靠強(qiáng)照明功率(每平方毫米在千瓦至兆瓦級(jí)別)、特殊熒光探針以及長(zhǎng)曝光時(shí)間(大于2秒),才能在活細(xì)胞上達(dá)到60納米的空間分辨率極限。然而,強(qiáng)照明功率引起的強(qiáng)漂白會(huì)破壞真實(shí)熒光結(jié)構(gòu)的完整性,長(zhǎng)曝光時(shí)間在圖像重建時(shí)會(huì)導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)偽影,降低有效分辨率。

迄今為止,基于光學(xué)硬件或者熒光探針的改進(jìn)方案,都無(wú)法進(jìn)一步使活細(xì)胞超分辨率熒光顯微成像提升到毫秒尺度60納米的時(shí)空分辨率。例如,非線性結(jié)構(gòu)光顯微鏡(Structured Illumination Microscopy, SIM)雖可實(shí)現(xiàn)接近60納米的空間分辨率,但需以降低時(shí)間分辨率為代價(jià),且需使用光漂白敏感的可光活化/光開(kāi)關(guān)熒光蛋白。此外,由于細(xì)胞深層內(nèi)部的分辨率和對(duì)比度仍然受到熒光發(fā)射和離焦平面散射的影響,高對(duì)比度超分辨率結(jié)構(gòu)光顯微成像的成像深度只能被限制在0.1~1微米。因此,當(dāng)前亟待找尋一種超分辨率方法,能夠在活細(xì)胞中實(shí)現(xiàn)約60納米空間分辨率的毫秒曝光或者進(jìn)行多色、三維、長(zhǎng)時(shí)間的超分辨率熒光顯微成像。

稀疏解卷積算法

北京大學(xué)陳良怡教授團(tuán)隊(duì)與哈爾濱工業(yè)大學(xué)李浩宇教授團(tuán)隊(duì)合作,提出“熒光圖像的分辨率提高等價(jià)于圖像的相對(duì)稀疏性增加”這一新的超分辨率熒光顯微成像的通用先驗(yàn)知識(shí),再結(jié)合早前提出的信號(hào)時(shí)空連續(xù)性的先驗(yàn)知識(shí),發(fā)明了兩步迭代解卷積求解算法,即稀疏解卷積(Sparse Deconvolution)算法。
在此之前,提高顯微鏡分辨率的方法主要是基于新物理原理或化學(xué)新探針的應(yīng)用,而合作團(tuán)隊(duì)首次從計(jì)算的角度提出可用于突破光學(xué)衍射極限的通用算法理念,利用信號(hào)稀疏性和時(shí)空連續(xù)性這兩個(gè)先驗(yàn)知識(shí)聯(lián)合約束解卷積計(jì)算。其中,稀疏性約束恢復(fù)高頻信息(朝向真實(shí)信號(hào),即通過(guò)算法將測(cè)量信號(hào)向真實(shí)信號(hào)重建),同時(shí)這一圖像重建過(guò)程也受到時(shí)空連續(xù)性的約束。需要指出的是,信號(hào)的時(shí)空連續(xù)性以及由高空間分辨率導(dǎo)致的熒光圖像相對(duì)稀疏性,是熒光顯微成像的兩個(gè)通用先驗(yàn)知識(shí),不依賴樣本的形態(tài)以及特定的熒光顯微鏡種類,這是與當(dāng)下熱門的深度學(xué)習(xí)超分辨率顯微重建方法的最大不同之處。得益于兩個(gè)處于不同層面的先驗(yàn)約束協(xié)同完成信號(hào)恢復(fù),稀疏解卷積遠(yuǎn)比只有單一約束的解卷積模型更加穩(wěn)健和有效(見(jiàn)圖1),能夠有效魯棒地突破現(xiàn)有光學(xué)顯微系統(tǒng)的硬件限制,首次實(shí)現(xiàn)了熒光的計(jì)算超分辨率顯微成像,而且運(yùn)用該算法能夠?qū)崿F(xiàn)約2倍的分辨率提升。因此,稀疏解卷積是一種通用熒光顯微計(jì)算超分辨率成像算法,可被廣泛應(yīng)用于提升其他熒光顯微模態(tài)分辨率,觀察不同種類細(xì)胞器的精細(xì)結(jié)構(gòu)及動(dòng)態(tài)(見(jiàn)圖2)。

應(yīng)用與實(shí)踐

稀疏解卷積算法與自主研發(fā)的超快超分辨率結(jié)構(gòu)光顯微鏡系統(tǒng)結(jié)合得到的稀疏SIM(Sparse-SIM),能夠?qū)崿F(xiàn)目前活細(xì)胞光學(xué)成像方法中分辨率最高(60納米)、速度最快(564赫茲)、成像時(shí)間最長(zhǎng)(1小時(shí)以上)的活細(xì)胞超分辨率熒光顯微成像。稀疏SIM在以低激發(fā)功率保證活細(xì)胞低光損傷的前提下,擁有比傳統(tǒng)SIM更高的靈敏度和空間分辨率,將分辨率提高至光學(xué)衍射極限的4倍以上(SIM可將分辨率提高至光學(xué)衍射極限的2倍,再運(yùn)用稀疏解卷積算法可使分辨率得到進(jìn)一步提升)。通過(guò)滾動(dòng)(Rolling)重建,在564赫茲的時(shí)間分辨率下,稀疏SIM能夠識(shí)別出INS-1細(xì)胞中由VAMP2-pHluorin標(biāo)記的、更小的胰島素囊泡融合孔道(見(jiàn)圖3)。這些孔道出現(xiàn)在囊泡融合過(guò)程的早期,孔徑小(平均直徑約87納米),持續(xù)時(shí)間短(9.5毫秒),無(wú)法被傳統(tǒng)的全內(nèi)反射SIM(TIRF-SIM)識(shí)別,而稀疏SIM成功觀測(cè)到了這一進(jìn)程。值得一提的是,雖然這里發(fā)現(xiàn)的囊泡早期融合孔狀態(tài)很難被其他的超分辨率成像手段直接驗(yàn)證,但其發(fā)生頻率與20世紀(jì)80年代用快速冷凍蝕刻電子顯微鏡所觀察到的“小的融合孔發(fā)生概率遠(yuǎn)低于大的融合孔”現(xiàn)象(參見(jiàn)文章“Beginning of Exocytosis Captured by Rapid-freezing of Limulus Amebocytes”)相吻合。

由稀疏解卷積算法與商用的轉(zhuǎn)盤共聚焦結(jié)構(gòu)光顯微鏡(SD-SIM)結(jié)合得到的稀疏SD-SIM(Sparse SD-SIM),能夠以優(yōu)于90納米的分辨率實(shí)現(xiàn)多色、三維、長(zhǎng)時(shí)間的活細(xì)胞超分辨率熒光顯微成像。合作團(tuán)隊(duì)使用雙色稀疏SD-SIM在活細(xì)胞中觀測(cè)到了內(nèi)質(zhì)網(wǎng)與溶酶體接觸的事件。稀疏SD-SIM還可進(jìn)行四色超分辨率成像,能夠在活細(xì)胞中同時(shí)觀測(cè)溶酶體、線粒體、微管和細(xì)胞核的動(dòng)態(tài)圖像(見(jiàn)圖4)。類似地,合作團(tuán)隊(duì)在活體COS-7細(xì)胞的軸線上觀察到細(xì)胞核、線粒體和微管的三維圖像,并進(jìn)行了三色成像,如圖5(a)所示。經(jīng)過(guò)稀疏解卷積優(yōu)化后,微管成像點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(PSF)的軸向半高寬(FWHM)從465納米降低到228納米,如圖5(b)所示。此外可以觀察到,在一些軸向面被微管絲和線粒體侵入的區(qū)域,連續(xù)的、凸?fàn)畹暮私Y(jié)構(gòu)向內(nèi)彎曲變成凹狀,如圖5(c)所示。這種相互作用的變化表明微管蛋白網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)影響細(xì)胞核的組裝和形態(tài)。

合作團(tuán)隊(duì)提出的稀疏解卷積算法是一種實(shí)現(xiàn)計(jì)算超分辨率熒光顯微成像的全新方法,而與基于特定物理原理或特殊熒光探針的超分辨率方法都不相同。通過(guò)實(shí)際的生物樣本實(shí)驗(yàn)量化,稀疏解卷積算法被證明能夠?qū)崿F(xiàn)接近2倍穩(wěn)定的空間分辨率提升,而不需要付出額外的硬件代價(jià)。稀疏解卷積算法與超快超分辨率結(jié)構(gòu)光顯微鏡系統(tǒng)結(jié)合形成的稀疏SIM,更是目前活細(xì)胞光學(xué)成像中有著最高分辨率、最快速度、最長(zhǎng)成像時(shí)間的超分辨率光學(xué)顯微成像手段,可用于觀察活細(xì)胞中囊泡分泌孔道和新中間態(tài),辨識(shí)線粒體內(nèi)嵴及其動(dòng)態(tài)過(guò)程,記錄不同蛋白標(biāo)記的核孔復(fù)合體與小窩蛋白環(huán)狀結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)過(guò)程。此外,稀疏解卷積算法具備較好的通用性,可與現(xiàn)有多數(shù)商業(yè)熒光顯微鏡進(jìn)行結(jié)合應(yīng)用,有效提升其空間分辨率,從而使其能夠觀察到更清楚的精細(xì)結(jié)構(gòu)及動(dòng)態(tài)。

未來(lái),合作團(tuán)隊(duì)將進(jìn)一步開(kāi)發(fā)相關(guān)軟件、數(shù)據(jù)庫(kù)和工程化硬件平臺(tái),同時(shí)開(kāi)展相關(guān)成果的產(chǎn)業(yè)化推廣工作,以期早日為神經(jīng)生物學(xué)、發(fā)育生物學(xué)、細(xì)胞生物學(xué)、遺傳生物學(xué)、移植生物學(xué)等研究及臨床應(yīng)用提供更為高效的活體影像工具。

致謝:感謝國(guó)家自然科學(xué)基金(項(xiàng)目編號(hào):92054301、81925022、31821091、92150301、91854112和32071458)、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(項(xiàng)目編號(hào):2016YFA0500400)、國(guó)家杰出青年科學(xué)基金、中國(guó)科協(xié)“青年人才托舉工程”(項(xiàng)目編號(hào):2018QNRC001)、黑龍江省自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年(項(xiàng)目編號(hào):YQ2021F013)、北京市自然科學(xué)基金(項(xiàng)目編號(hào):Z20J00059)以及北京大學(xué)博雅博士后計(jì)劃等項(xiàng)目的支持;感謝北京大學(xué)膜生物學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、北京大學(xué)IDG麥戈文腦科學(xué)研究所、北京大學(xué)-清華大學(xué)生命科學(xué)聯(lián)合中心以及北京智源人工智能研究院等單位的支持;本文相關(guān)成果也是“十三五”國(guó)家重大科技基礎(chǔ)設(shè)施“多模態(tài)跨尺度國(guó)家生物醫(yī)學(xué)成像設(shè)施”建設(shè)過(guò)程中所取得的重要成果。

本文刊登于IEEE Spectrum中文版《科技縱覽》2022年6月刊。

專家簡(jiǎn)介

趙唯淞:哈爾濱工業(yè)大學(xué)博士生。

趙士群:北京大學(xué)博士后。李柳菊:北京大學(xué)博士后。李浩宇:哈爾濱工業(yè)大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院教授。陳良怡:北京大學(xué)未來(lái)技術(shù)學(xué)院教授。譚久彬:中國(guó)工程院院士,哈爾濱工業(yè)大學(xué)教授。毛珩:北京大學(xué)博士。單春燕:國(guó)家蛋白質(zhì)科學(xué)中心博士。劉彥梅:華南師范大學(xué)研究員。宋保亮:中國(guó)科學(xué)院院士,武漢大學(xué)教授。陳興:北京大學(xué)教授。丁寶全:國(guó)家納米科學(xué)中心研究員。紀(jì)偉:中國(guó)科學(xué)院生物物理研究所研究員。趙唯淞、趙士群、李柳菊為共同第一作者。
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