對于大部分光學(xué)顯微系統(tǒng)來說，實現(xiàn)類器官三維厚生物組織的無標(biāo)記非侵入成像依舊是一大難題。主要原因之一在于分辨率不夠，尤其是縱向分辨率不夠高。
在廣域光學(xué)顯微系統(tǒng)中，視場中每個點的信號，是同時照明的相鄰點的疊加結(jié)果，不過這會讓圖片的對比度降低。
1955年，美國科學(xué)家馬文·明斯基（MarvinMinsky）提出通過共聚焦顯微鏡來解決這個問題。
如今，盡管激光掃描共聚焦熒光顯微鏡已被廣泛使用，但仍會帶來光漂白、化學(xué)和光毒性等副作用。
最近，研究人員造出一種名為人工智能共聚焦顯微鏡（ACM，artificialconfocalmicroscopy）的新器件，可以在未標(biāo)記的標(biāo)本上無損地實現(xiàn)三維高分辨成像、以及更高的靈敏度和化學(xué)特異性。
在商用激光掃描共聚焦顯微鏡上，他們配備了定量相位成像模塊，這樣就能在相同視野中，獲取成對的相位和熒光圖像，并通過訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來將前者轉(zhuǎn)換為后者。
期間，研究人員利用人工智能共聚焦顯微鏡實現(xiàn)了海馬神經(jīng)元和三維肝癌球體的三維高分辨無標(biāo)記成像。
進一步地，在類球體密集生物組織中，他們使用人工智能共聚焦顯微鏡去分割單個細(xì)胞核，以用于細(xì)胞計數(shù)、體積測量和干質(zhì)量測量。
由于人工智能共聚焦顯微鏡可以從厚生物樣品中非破壞性地提供定量動態(tài)數(shù)據(jù)，同時又保留了熒光成像中的化學(xué)特異性，故在胚胎研究、癌癥研究、個性化醫(yī)療、藥物研究中具有不錯的應(yīng)用前景。
舉例來說，在一些癌癥研究課題中，相比二維單層生物組織，使用三維類器官的生物組織來做研究，會帶來更準(zhǔn)確有效的成果。同時，三維厚生物組織可以更精確地檢測藥物效果，這時人工智能共聚焦顯微鏡就可以發(fā)揮作用。
再比如在胚胎活性、檢測胚胎健康指數(shù)的研究中，使用標(biāo)記成像的方法并不可行，那么人工智能共聚焦顯微鏡就可以“上陣”幫忙。此外，在一些生物組織工程的研究中比如人造三維器官的課題中，人工智能共聚焦顯微鏡能以無標(biāo)記、無侵入的方式，進行長時間的觀測。
日前，相關(guān)論文以《用于深度無標(biāo)記成像的人工共聚焦顯微鏡》（Artificialconfocalmicroscopyfordeeplabel-freeimaging）為題發(fā)在NaturePhotonics上[1]，目前在康奈爾大學(xué)工程學(xué)院ChrisXu教授課題組做博后研究的陳曦?fù)?dān)任第一作者兼共同通訊作者。
圖|陳曦（來源：陳曦）
投稿過程中，評審專家建議該團隊針對人工智能共聚焦顯微鏡的三維分辨率與熒光共聚焦顯微鏡的分辨率加以對比。課題組對此做出修改以后，更好地支撐了論文結(jié)論。
圖|相關(guān)論文（來源：NaturePhotonics）
同時，評審專家還建議他們對量化激光掃描相位成像系統(tǒng)的時間靈敏性做出量化。陳曦表示：“我們依據(jù)建議進行了測量，并與廣域相位成像系統(tǒng)做出了對比，來支持人工智能共聚焦顯微鏡系統(tǒng)的高靈敏度。在論文的討論部分里，我們也更全面地論述了人工智能共聚焦顯微鏡成像與熒光標(biāo)記共聚焦成像區(qū)別，以及目前存在的局限性。”
多數(shù)讀者看到的只是一篇論文，然而在研究過程中，發(fā)生了一件讓陳曦可能這輩子都不會忘卻的事情。
她說：“搭建系統(tǒng)時，我們第一次看到了激光掃描的相位圖像。相比之前的廣域相位成像系統(tǒng)，靈敏度和對比度都有很大提高。整個理論推導(dǎo)包含了大量與Dr.GabrielPopescu的討論?？上У氖?，在論文被接收之前，Dr.Popescu于2022年6月在車禍中不幸離世，這給我們和甚至整個光學(xué)界都帶來很大打擊。”
對于一位科研人員來說，努力做出更好的成果，或許是告慰先人最好的方式。未來，陳曦不僅會繼續(xù)推進激光掃描無標(biāo)記成像系統(tǒng)的發(fā)展和應(yīng)用，也會研究如何提高分辨率和加深成像深度，并將在學(xué)界尋找教職。
