Imágenes químicas hiperespectrales no lineales multimodales mediante microscopía de generación de suma de frecuencia vibracional de barrido lineal
1 de diciembre de 2023
Se desarrolló un marco de imágenes hiperespectrales rápidas y multimodales para obtener imágenes de generación de suma de frecuencia vibracional (VSFG) de banda ancha, junto con modalidades de imágenes de generación de segundos armónicos (SHG) de campo claro. Debido a que la frecuencia infrarroja es resonante con las vibraciones moleculares, se revela el conocimiento microscópico estructural y de la morfología mesoscópica de las muestras permitidas por simetría.
Nuestro objetivo es estudiar muestras autoensambladas mesoscópicamente heterogéneas, como tejidos biológicos, para revelar su composición química y arreglos moleculares. Estamos explorando cómo la disposición microscópica y la morfología mesoscópica de estos materiales se relacionan con sus propiedades microscópicas. Con los avances en los objetivos de microscopio de alta apertura numérica y basados en la reflexión, nosotros, así como otros, hemos demostrado un microscopio de generación de suma de frecuencia vibracional con una resolución de micras cuadradas, que puede registrar simultáneamente imágenes de materiales blandos y también resolver espacialmente lo espectral, formando las llamadas imágenes hiperespectrales.
Las imágenes hiperespectrales registran datos experimentales en múltiples dimensiones, dos en espacios, uno en frecuencia y posiblemente uno en tiempo. Sin embargo, la recopilación, el almacenamiento y el análisis rápidos de estos grandes volúmenes de datos para maximizar la información siguen siendo un desafío. Muestrear la imagen solo para recopilar puntos de datos útiles también es un desafío.
Al desarrollar una tecnología de escaneo de líneas más rápida, pudimos acelerar el tiempo de adquisición de datos en 100 veces. Además, el microscopio es compatible con la generación de suma de frecuencias o SFG, la generación de segundos armónicos o SHG, así como con la obtención de imágenes de campo amplio. Las imágenes multimodales permiten la inspección rápida de las muestras mediante imágenes ópticas y la correlación de varias modalidades de imágenes.
La imagen SHG ayuda a la técnica óptica de nuestra técnica, pero sin el poder de resolución espectral, es ampliamente utilizada en biofísica. Nuestro microscopio SFG ahora podrá proporcionar información poderosa a nivel molecular que actualmente falta en los estudios biofísicos de tejidos blandos.
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Descripción general
Este estudio presenta un marco multimodal de imágenes hiperspectrales diseñado para capturar imágenes de generación de frecuencia de suma vibracional (VSFG) de banda ancha junto con modalidades de imágenes de campo claro y generación de segundo armónico (SHG). El marco tiene como objetivo mejorar la comprensión de las estructuras microscópicas y mesoscópicas en tejidos biológicos autoensamblados.
Componentes Clave del Estudio
Área de la ciencia
- Neurociencia
- Biofísica
- Técnicas de imagen
Antecedentes
- Las muestras autoensambladas presentan heterogeneidad mesoscópica.
- Comprender la composición química y los arreglos moleculares es crucial.
- Los avances en microscopía han mejorado la resolución y las capacidades de imagen.
- La imagen hiperespectral captura datos a través de múltiples dimensiones.
Objetivo del estudio
- Investigar la relación entre la disposición microscópica y la morfología mesoscópica.
- Mejorar la obtención de imágenes de materiales blandos con alta resolución.
- Abordar los desafíos en la recopilación y el análisis de datos en la imagen hiperespectral.
Métodos Utilizados
- Desarrollo de un marco de imagen multimodal.
- Uso de la microscopía de generación de frecuencia de suma vibracional.
- Registro simultáneo de múltiples modalidades de imagen.
- Técnicas de recolección y análisis de datos para imágenes hiperspectrales.
Resultados principales
- Adquisición exitosa de imágenes de VSFG de banda ancha.
- Resolución mejorada en la obtención de imágenes de tejidos biológicos autoensamblados.
- Información sobre las características estructurales y morfológicas de las muestras.
- Identificación de los desafíos en la gestión y el análisis de datos.
Conclusiones
- El marco desarrollado mejora significativamente las capacidades de imagen.
- Proporciona información valiosa sobre las propiedades de los tejidos biológicos.
- El trabajo futuro se centrará en mejorar las técnicas de procesamiento de datos.
Preguntas frecuentes
Relevancia Ejecutiva para la Industria
La imagen química hiperespectral no lineal multimodal mediante microscopía VSFG de escaneo por líneas permite la visualización sin marcadores y de alta resolución de la heterogeneidad química y estructural en tejidos biológicos y materiales autoensamblados. Esta capacidad aborda una brecha crítica en la resolución de la morfología mesoscópica y el arreglo molecular, apoyando la confianza predictiva en el descubrimiento temprano y la validación de objetivos. El enfoque mejora la toma de decisiones en carteras al proporcionar conocimientos a nivel molecular que no son accesibles con modalidades de imagen convencionales.
Aplicaciones Estratégicas en I+D de Biotecnología Farmacéutica
Descubrimiento Temprano y Validación de Blancos
- Permite la visualización directa de estructuras no centrosimétricas y quirales relevantes para objetivos biológicos.
- Apoya la validación funcional de objetivos mediante la correlación entre la composición química y la morfología mesoscópica.
- Mejora la confianza predictiva en estudios mecanicistas de tejidos blandos y sistemas autoensamblados.
Desarrollo de Pruebas y Cribado
- Facilita la preparación de sistemas biológicos validados para flujos de trabajo de cribado posteriores.
- Proporciona información química cuantitativa y resuelta espacialmente para la estandarización de ensayos.
- Permite la obtención de imágenes reproducibles de muestras heterogéneas, apoyando la evaluación confiable de compuestos.
Investigación Traductacional y Preclínica
- Relaciona los resultados de imágenes con estructuras tisulares relevantes para enfermedades en estudios traslacionales de biomarcadores.
- Facilita la continuidad desde el descubrimiento hasta la validación preclínica mediante la resolución de arreglos moleculares in situ.
- Reduce el riesgo biológico al aclarar las relaciones entre estructura y función en muestras complejas.
Integración de la Canalización y Flujo de Trabajo
Esta plataforma de imagen integra desde el descubrimiento temprano hasta la investigación preclínica, conectando la prueba de hipótesis, la validación de dianas y los estudios traslacionales.
- Biología de Descubrimiento: Proporciona imágenes químicas sin marcadores y de alto contenido para pruebas de hipótesis y aclaración de vías.
- Selección: Brinda resultados cuantitativos y reproducibles para la preparación de ensayos y la triage de compuestos.
- Análisis: Genera conjuntos de datos hiperspectrales que permiten comparaciones robustas de condiciones y morfologías de muestras.
- Investigación Traducional: Conecta el análisis de imágenes moleculares con el análisis de tejidos relacionados con enfermedades, apoyando la alineación de biomarcadores.
- Reutilización Empresarial: Ofrece una capacidad de imagen escalable y multimodal adaptable a diversos sistemas biológicos y materiales.
Impacto Operativo y Empresarial
- Valor científico: Aumenta la confianza predictiva y reduce la ambigüedad mecanicista en la validación de objetivos.
- Valor operativo: Acelera la adquisición de datos y estandariza los flujos de trabajo de imagen para muestras heterogéneas.
- Valor estratégico: Informa las decisiones de avance o interrupción y mejora la eficiencia del capital al proporcionar conocimientos a nivel molecular desde las primeras etapas del proceso.
- Impacto en la cartera: Apoya la priorización ajustada al riesgo y el avance de programas de descubrimiento y preclínicos.
Consideraciones de Implementación
- Requiere experiencia en imágenes ópticas no lineales y análisis de datos hiperspectrales.
- Exige instrumentación avanzada, incluyendo objetivos de alta apertura numérica y tecnología de escaneo por líneas.
- Necesita estandarización entre equipos para la adquisición e interpretación de datos.
- Adaptable a una variedad de sistemas modelo biológicos y materiales con la optimización adecuada.
- La infraestructura de gestión y análisis de datos debe abordar los desafíos de los grandes conjuntos de datos hiperspectrales.
