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Nat Commun┃席鹏/金大勇团队:AI与超分辨显微镜助力,15种细胞器高清成像与精准分割,活细胞多细胞器成像技术获突破

    细胞作为生命活动的基本单位,其内部的细胞器相互协作,维持着细胞的正常功能。然而,由于细胞器尺寸微小、动态变化迅速且种类繁多,对活细胞内细胞器的实时成像一直是科学界面临的难题。传统的荧光标记技术虽然能够对少数细胞器进行成像,但随着标记数目的增加,光谱串扰和标记效率低下的问题日益突出,严重限制了多细胞器互作的研究。近日,北京大学未来技术学院席鹏团队联合东方理工大学金大勇团队在《Nature Communications》上发表了一项突破性研究成果,题为“Fast segmentation and multiplexing imaging of organelles in live cells”,该研究提出了一种新的成像技术,能够同时对多达15种细胞器进行实时成像和互作分析。

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研究背景

    细胞器的互作组(interactome)是细胞生物学中的一个重要研究领域。尽管电子显微镜能够在纳米分辨率下对多达35种细胞器进行标注,但这种方法仅限于固定细胞,无法应用于活细胞。光学显微镜虽然可以对活细胞中的细胞器进行成像,但受到细胞器尺寸小、动态变化快和种类繁多的限制,难以同时观察多种细胞器。此外,传统的多色荧光成像方法依赖于特定的荧光标记,可分辨的颜色数量远少于细胞器的种类,且多色标记过程繁琐、非特异性高,难以实现高效成像。

研究方法

    为了解决传统荧光标记的局限性,研究人员采用了一种“一对多”的染色策略,即使用一种名为尼罗红(Nile Red)的脂质染料对所有膜相关细胞器进行染色。尼罗红对膜的极性非常敏感,其发射光谱会随着膜环境的变化而发生红移或蓝移,从而能够区分不同细胞器的膜特性。研究人员结合双色成像通道(617纳米和685纳米),通过光谱比率成像获取细胞器的“光学指纹”,进而区分形状和大小相似的细胞器。

    为了实现高时空分辨率的成像,研究人员使用了扩展分辨率的转盘共聚焦显微镜(分辨率约为143纳米)。这种显微镜能够有效排除焦外荧光信号,提高信噪比,为光谱比率分析提供高质量的数据。研究人员进一步引入了深度卷积神经网络(DCNN),通过训练网络学习尼罗红染色图像与细胞器真实标签之间的关系,实现了对15种亚细胞结构的高精度分割和多路复用成像。

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实验结果

    实验结果表明,该方法能够以超过91.7%的整体像素准确率对所有亚细胞结构进行分割。对于高尔基体、脂滴(LD)、线粒体(MITO)等细胞器,F1分数较高,表明分割精度良好。此外,通过皮尔逊相关系数(PCC)和曼德斯重叠系数(MOC)评估预测图像与真实图像的共定位情况,结果显示,内质网(ER)、LD、细胞质、细胞核和细胞外空间(ECS)等结构与真实图像的共定位较强(MOC > 0.7),其他结构也显示出良好的共定位(MOC > 0.5)。

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    研究人员还测试了该技术在不同显微镜和细胞类型中的泛化能力。结果表明,大多数网络在不同显微镜和细胞类型之间具有良好的泛化能力,仅部分结构需要通过迁移学习进行微调。此外,该技术还成功应用于果蝇睾丸组织的成像中,实现了对活体组织内细胞器的多路复用成像。

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研究意义

    这项研究提出了一种全新的活细胞多细胞器成像技术,突破了传统荧光成像的技术瓶颈,显著提高了成像速度与通量。该技术不仅能够在减少光毒性的同时实现对细胞器动态变化的长时间观察,还为研究细胞器在细胞周期中的变化、细胞器之间的相互作用以及细胞在不同生理和病理状态下的行为提供了有力工具。这一成果标志着活细胞多细胞器成像技术迈入了一个新的阶段,为细胞生物学研究提供了新的视角和工具,也为理解细胞器在健康和疾病中的作用提供了新的可能性。

    随着这一技术的进一步发展和应用,科学家将有望更深入地探索细胞的奥秘,为医学研究和疾病治疗带来新的希望。研究人员表示,未来将继续优化该技术,提高成像分辨率和分割精度,并探索其在更复杂的生物样本中的应用潜力。


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