【儀表網 研發快訊】復雜的生物過程在細胞、組織的三維空間中時刻維持著精密有序的運轉，維系生命活動的基本功能。光片顯微鏡(LSM)作為當前最適宜進行多細胞、大體積樣本三維成像的模態，通過使用兩個光軸垂直的物鏡分別進行片狀激發和寬場探測，提升顯微鏡光學層切能力的同時顯著降低了三維成像時對活體樣本的光漂白和光毒性。但受限于特殊的物鏡擺放方式，LSM的空間分辨率往往低于共聚焦顯微鏡等常規方法，如何提升其分辨率是領域內面對的長期難題。
 

　　為此，諾貝爾化學獎得主埃里克·貝齊格(Eric Betzig)在2014年發明了晶格光片顯微鏡(LLSM)，并通過與結構光照明(SIM)相結合，形成晶格光片結構光照明顯微鏡(LLS-SIM)解決方案。LLS-SIM可在結構光照明方向上將分辨率提升1.5倍左右，這也是當前最新的前沿技術方法。然而，不同于標準SIM，LLS-SIM僅能產生單一方向的結構光照明，導致空間分辨率各向異性，未超分辨方向易產生畸變，限制了對三維亞細胞動態的精準探測。
 

　　近年來，以深度學習為代表的智能計算方法對光學顯微鏡發展產生變革性影響。通過光學成像系統與智能算法的聯合優化，可在極大程度上突破光學系統設計的時空帶寬固有局限，實現超高速、超分辨、超長時程活體熒光顯微成像。如何基于光學系統與人工智能的交叉創新突破現有觀測工具的性能瓶頸，以三維視角和亞細胞級各向同性分辨率觀測動態生物過程，是三維超分辨顯微成像領域的前沿重要挑戰。
 

　　4月29日，清華大學生命學院李棟課題組與自動化系戴瓊海院士團隊開展合作，在《自然·方法》(Nature Methods)上發表了題為“快速自適應超分辨晶格光片顯微鏡助力快速、長時程、近各向同性亞細胞成像”(Fast-adaptive super-resolution lattice light-sheet microscopy for rapid, long-term, near-isotropic subcellular imaging)的研究論文，開發了一種元學習驅動的反射式晶格光片虛擬結構光照明顯微鏡(Meta-rLLS-VSIM)。結合虛擬結構光照明、鏡面增強雙視角探測與貝葉斯雙視角融合重建等多項技術創新，在不犧牲成像速度與光子代價的前提下，將傳統LLS-SIM的一維超分辨能力擴展到XYZ三個維度，實現橫向120納米、軸向160納米的近各向同性成像分辨率。研究進一步將元學習策略與系統數據采集過程深度融合，僅需三分鐘就可以完成從訓練數據采集到深度學習模型的自適應部署過程，讓AI工具在實際生物實驗中的應用達到近乎“零門檻”。
 

Meta-rLLS-VSIM實現快速五維超分辨活細胞成像效果展示
 

　　為展示Meta-rLLS-VSIM的快速五維(波長通道-XYZ三維空間-時間)超分辨活細胞成像能力，合作團隊對小鼠胚胎(圖a)、植物花粉管(圖b、c)、線蟲胚胎(圖d-g)等大體積厚樣本進行了長時程超分辨觀測。兼具晶格光片照明的物理光學層析與近各向同性的三維超分辨能力，Meta-rLLS-VSIM清晰地揭示了花粉管頂端極性生長、秀麗隱桿線蟲胚胎發育過程中質膜融合等生物過程。
 

　　進一步地，團隊利用Meta-rLLS-VSIM對完整COS-7細胞進行了快速(每8秒拍攝一組三通道完整細胞數據)、長時程(>800個時間點)、近各向同性超分辨成像(圖h-m)，對不同細胞器在三維空間中的分布模式及其與細胞骨架的時空協同互作機制進行了精確的定量研究。得益于高時空分辨率與長周期的觀測窗口，團隊觀測到微管與溶酶體之間“搭便車”、線粒體在溶酶體運動產生的機械力作用下分裂等新現象，驗證了Meta-rLLS-VSIM發現新生物現象與機制的潛力。
 

　　綜上，Meta-rLLS-VSIM通過反射增強雙視角晶格光片顯微鏡與元學習驅動的快速自適應部署模式的硬件升級，以及虛擬結構光照明和RL雙循環融合網絡的人工智能算法創新，實現了軟硬件協同優化，顯著提升了成像性能。該技術的突破為細胞生物學、神經科學等基礎學科的發展提供了新的技術路徑，未來有望幫助生命科學研究人員從更全面的多維視角發現、理解和探索豐富多彩的生物現象。
 

　　清華大學生命學院教授李棟、自動化系戴瓊海院士為論文共同通訊作者。清華大學自動化系博士后喬暢，復旦大學未來信息創新學院副研究員李子薇，中國科學院生物物理所博士后王宗發、博士生林煜桓，瑞士洛桑聯邦理工學院博士后劉沖為論文共同第一作者。研究得到科技部、國家自然科學基金委員會以及新基石科學基金會的資助。