Multimodale nichtlineare hyperspektrale chemische Bildgebung mit Line-Scanning-Schwingungssummen-Frequenz-Generierungsmikroskopie
1. Dezember 2023
Es wurde ein multimodales, schnelles hyperspektrales Bildgebungssystem entwickelt, um breitbandige VSFG-Bilder (Vibrational Sum-Frequency Generation) zusammen mit Hellfeld-Bildgebungsmodalitäten der zweiten harmonischen Erzeugung (SHG) zu erhalten. Da die Infrarotfrequenz mit molekularen Schwingungen in Resonanz steht, werden mikroskopische strukturelle und mesoskopische morphologische Erkenntnisse über symmetriefähige Proben enthüllt.
Unser Ziel ist es, mesoskopisch heterogene, selbstorganisierte Proben, wie z.B. biologisches Gewebe, zu untersuchen, um ihre chemische Zusammensetzung und molekulare Anordnung aufzudecken. Wir untersuchen, wie die mikroskopische Anordnung und mesoskopische Morphologie dieser Selbstmaterialien mit ihren mikroskopischen Eigenschaften zusammenhängt. Mit Fortschritten bei Mikroskopen mit hoher numerischer Apertur und reflektierenden Mikroskopen haben wir und andere ein Schwingungssummen-Frequenz-Erzeugungsmikroskop mit einer Auflösung von einem Quadratmikrometer demonstriert, das gleichzeitig Bilder von weichen Materialien aufzeichnen und auch das Spektrale räumlich auflösen kann, wodurch die sogenannten hyperspektralen Bilder gebildet werden.
Die hyperspektrale Bildgebung zeichnet experimentelle Daten in mehreren Dimensionen auf, zwei in Räumen, eine in der Frequenz und möglicherweise eine in der Zeit. Die schnelle Erfassung, Speicherung und Analyse solcher Big Data zur Maximierung der Informationen bleibt jedoch eine Herausforderung. Das Sampling des Bildes nur zur Erfassung nützlicher Datenpunkte ist ebenfalls eine Herausforderung.
Durch die Entwicklung einer schnelleren Zeilenscanning-Technologie konnten wir die Datenerfassungszeit um das 100-fache beschleunigen. Darüber hinaus ist das Mikroskop mit der Summenfrequenzerzeugung (SFG), der Erzeugung der zweiten Harmonischen (SHG) sowie der Breitfeldbildgebung kompatibel. Die multimodale Bildgebung ermöglicht eine schnelle Inspektion von Proben mittels optischer Bildgebung und Korrelation verschiedener Bildmodalitäten.
Die SHG-Bildgebung unterstützt die optische Technik unserer Technik, ist aber ohne das spektrale Auflösungsvermögen in der Biophysik weit verbreitet. Unser SFG-Mikroskop wird nun in der Lage sein, leistungsstarke Einblicke auf molekularer Ebene zu liefern, die derzeit in biophysikalischen Studien von Weichgeweben fehlen.
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Übersicht
Diese Studie stellt einen multimodalen hyperspektralen Bildgebungsansatz vor, der darauf ausgelegt ist, breitbandige vibrative Summenfrequenzerzeugungsbilder (VSFG) zusammen mit Hellfeld- und Second-Harmonic-Generation-(SHG-)Bildgebungsmethoden zu erfassen. Der Ansatz zielt darauf ab, das Verständnis mikroskopischer und mesoskopischer Strukturen in selbstassemblierten biologischen Geweben zu verbessern.
Wesentliche Studienkomponenten
Bereich der Wissenschaft
- Neurowissenschaften
- Biophysik
- Bildgebende Verfahren
Hintergrund
- Selbstassemblierte Proben weisen mesoskopische Heterogenität auf.
- Das Verständnis der chemischen Zusammensetzung und molekularen Anordnungen ist entscheidend.
- Fortschritte in der Mikroskopie haben die Auflösung und die Abbildungsmöglichkeiten verbessert.
- Hyperspektrale Bildgebung erfasst Daten über mehrere Dimensionen hinweg.
Zweck der Studie
- Untersuchung der Beziehung zwischen mikroskopischer Anordnung und mesoskopischer Morphologie.
- Verbesserung der Abbildung weicher Materialien bei hohen Auflösungen.
- Bewältigung der Herausforderungen bei Datenerfassung und -analyse in der hyperspektralen Bildgebung.
Verwendete Methoden
- Entwicklung eines multimodalen Bildgebungs-Frameworks.
- Verwendung der Schwingungs-Summenfrequenzerzeugungs-Mikroskopie.
- Gleichzeitige Aufnahme mehrerer Bildgebungsmethoden.
- Datenerfassungs- und Analyseverfahren für hyperspektrale Bilder.
Hauptergebnisse
- Erfolgreiche Aufnahme von breitbandigen VSFG-Bildern.
- Verbesserte Auflösung bei der Abbildung selbstassemblierter biologischer Gewebe.
- Erkenntnisse zu den strukturellen und morphologischen Eigenschaften von Proben.
- Identifizierung von Herausforderungen im Datenmanagement und der Datenanalyse.
Schlussfolgerungen
- Der entwickelte Rahmen verbessert die Bildgebungsfähigkeiten erheblich.
- Er liefert wertvolle Einblicke in die Eigenschaften biologischer Gewebe.
- Zukünftige Arbeiten werden sich auf die Verbesserung von Datenaufbereitungstechniken konzentrieren.
Häufig gestellte Fragen
Ausschlaggebende Bedeutung für die Industrie
Mittels linienförmig abtastender VSFG-Mikroskopie ermöglicht die multimodale nichtlineare hyperspektrale chemische Bildgebung eine hochauflösende, markierungsfreie Visualisierung chemischer und struktureller Heterogenität in biologischen Geweben und selbstassemblierenden Materialien. Diese Fähigkeit schließt eine entscheidende Lücke bei der Auflösung mesoskopischer Morphologie und molekularer Anordnung und unterstützt die Vorhersagesicherheit in der frühen Entdeckung und Zielvalidierung. Der Ansatz verbessert die Portfolio-Entscheidungsfindung, indem er molekulare Einblicke liefert, die mit herkömmlichen Bildgebungsverfahren nicht zugänglich sind.
Strategische Anwendungen in der Biopharma-Forschung und -Entwicklung
Frühe Entdeckung und Zielvalidierung
- Ermöglicht die direkte Visualisierung von nicht-zentrosymmetrischen und chiralen Strukturen, die für biologische Zielstrukturen relevant sind.
- Unterstützt die funktionelle Validierung von Zielstrukturen durch Korrelation der chemischen Zusammensetzung mit der mesoskopischen Morphologie.
- Erhöht die Vorhersagesicherheit bei mechanistischen Untersuchungen von Weichgewebe und selbstassemblierenden Systemen.
Screening und Assay-Entwicklung
- Erleichtert die Herstellung validierter biologischer Systeme für nachgeschaltete Screening-Workflows.
- Liefert quantitative, räumlich aufgelöste chemische Informationen zur Standardisierung von Assays.
- Ermöglicht reproduzierbare Abbildung heterogener Proben und unterstützt damit eine zuverlässige Wirkstoffbewertung.
Translationale und präklinische Forschung
- Stimmt bildgebende Ergebnisse mit krankheitsrelevanten Gewebestrukturen für translationsmedizinische Biomarker-Studien ab.
- Unterstützt die Kontinuität von der Entdeckung bis zur präklinischen Validierung, indem molekulare Anordnungen vor Ort aufgeklärt werden.
- Verringert das biologische Risiko, indem Struktur-Funktions-Beziehungen in komplexen Proben geklärt werden.
Pipeline- und Workflow-Integration
Diese Bildgebungsplattform integriert die frühe Forschung bis hin zur präklinischen Forschung und verbindet Hypothesentests, Zielvalidierung und translationale Studien.
- Entdeckungsbiochemie: Bietet chemische Abbildung mit hohem Informationsgehalt und ohne Markierung zur Hypothesenprüfung und Klärung von Signalwegen.
- Screening: Liefert reproduzierbare, quantitative Ergebnisse für die Bereitschaft von Assays und die Auswahl von Verbindungen.
- Analytik: Erzeugt hyperspektrale Datensätze, die eine robuste Vergleichbarkeit von Probenbedingungen und -morphologien ermöglichen.
- Translationale Forschung: Verbindet molekulares Imaging mit der Analyse von gewebebezogenen Krankheitsmerkmalen und unterstützt die Abstimmung von Biomarkern.
- Unternehmensweite Wiederverwendung: Bietet eine skalierbare, multimodale Bildgebungstechnologie, die an verschiedene biologische und materialwissenschaftliche Systeme angepasst werden kann.
Operative und unternehmerische Auswirkungen
- Wissenschaftlicher Wert: Erhöht die Vorhersagesicherheit und verringert mechanistische Unschärfen bei der Zielvalidierung.
- Operationaler Wert: Beschleunigt die Datenerfassung und standardisiert Bildgebungsabläufe für heterogene Proben.
- Strategischer Wert: Unterstützt Go/No-Go-Entscheidungen und verbessert die Kapitalnutzungseffizienz, indem molekulare Einblicke früh im Entwicklungsprozess bereitgestellt werden.
- Portfolio-Wirkung: Fördert die risikoadjustierte Priorisierung und Weiterentwicklung von Entdeckungs- und präklinischen Programmen.
Durchführungsaspekte
- Erfordert Fachkenntnisse in der nichtlinearen optischen Bildgebung und der hyperspektralen Datenanalyse.
- Benötigt fortschrittliche Messtechnik, einschließlich Objektiven mit hoher numerischer Apertur und Zeilenscanning-Technologie.
- Erfordert eine standardisierte Vorgehensweise über Teamgrenzen hinweg bei Datenaufnahme und -interpretation.
- Anpassbar an eine Vielzahl biologischer und materialwissenschaftlicher Modellsysteme bei entsprechender Optimierung.
- Die Infrastruktur für Datenmanagement und -analyse muss den Herausforderungen großer hyperspektraler Datensätze gerecht werden.
