Vědci vyvinuli mikroskopii, která 8x zrychlí 3D skenování mozku a chrání vzorky

Vědci z University of Hong Kong vyvinuli novou mikroskopickou techniku, která dokáže rekonstruovat trojrozměrné obrazy z výrazně menšího počtu měření.

Vědci z University of Hong Kong vyvinuli novou mikroskopickou techniku, která dokáže rekonstruovat trojrozměrné obrazy z výrazně menšího počtu měření. Tento přístup, nazvaný AIMED (Arbitrary Illumination Microscopy with Encoded Depth), má potenciál výrazně zrychlit biologické zobrazování a zároveň snížit expozici vzorků světlu, což je klíčové pro citlivé biologické tkáně.

Konvenční multiphotonová mikroskopie, široce používaná pro studium biologických tkání hluboko pod povrchem, obvykle zachycuje obrazy vrstvu po vrstvě. Tento proces je pomalý a vystavuje vzorky velkému množství světla, což omezuje její využití pro pozorování rychlých biologických událostí nebo dlouhodobé studie. Tým z Hongkongu se snažil tyto omezení překonat sběrem komprimovaných dat a rekonstrukcí plných 3D objemů pomocí algoritmů řídké optimalizace. Namísto skenování každé hloubky jednotlivě systém excituje více vrstev současně a poté signály výpočetně odděluje.

K dosažení tohoto cíle vědci použili prostorový světelný modulátor k rozdělení laserového paprsku na více ohniskových bodů umístěných v různých hloubkách. Intenzitu každého ohniskového bodu lze nezávisle nastavit, což pomáhá kompenzovat ztrátu signálu hlouběji uvnitř tkáně. Technika také těží z nelineární povahy dvou- a třífotonové excitace, která pomáhá potlačit interferenci mezi zobrazovacími rovinami, což umožňuje přesnější obnovu kódovaných informací o hloubce během rekonstrukce.

Vědci testovali AIMED na vzorcích neuronů myšího mozku a potvrdili, že dokáže rozlišit jemné struktury, jako jsou dendrity a axony, při kompresním poměru přibližně 60 %. Metoda vyžadovala pouze jednu polovinu až jednu třetinu optického výkonu běžně používaného na jednu zobrazovací rovinu a v některých testovacích konfiguracích rekonstruované obrazy vykazovaly zlepšený kontrast ve srovnání s konvenčními skenovacími přístupy. Simulace zahrnující až 47 zobrazovacích rovin naznačily, že metoda by mohla zvýšit rychlost objemového zobrazování přibližně osmkrát u rozsáhlých zobrazovacích úloh.

Na rozdíl od mnoha strategií zrychlení, které vyžadují rozsáhlé hardwarové upgrady, je AIMED navržena jako relativně jednoduchý doplňkový přístup. Vědci uvádějí, že tento rámec by mohl být adaptován i pro jiné zobrazovací metody, včetně konfokální mikroskopie, Ramanova zobrazování a fotoakustického zobrazování. Práce by mohla být obzvláště užitečná pro studium řídkých biologických struktur, jako jsou neuronové sítě, a pro zobrazovací aplikace, kde je minimalizace fotopoškození kritická. Zjištění byla publikována v časopise Advanced Photonics.