Imaging chimico iperspettrale non lineare multimodale mediante microscopia a scansione lineare con generazione di somma-frequenza vibrazionale
1 dicembre 2023
È stato sviluppato un quadro di imaging iperspettrale rapido e multimodale per ottenere immagini di generazione di somma e frequenza vibrazionale a banda larga (VSFG), insieme a modalità di imaging in campo chiaro, generazione di seconda armonica (SHG). A causa della risonanza della frequenza infrarossa con le vibrazioni molecolari, viene rivelata la conoscenza della morfologia strutturale e mesoscopica microscopica dei campioni consentiti dalla simmetria.
Il nostro obiettivo è quello di studiare campioni autoassemblati mesoscopicamente eterogenei, come i tessuti biologici, per rivelarne la composizione chimica e le disposizioni molecolari. Stiamo esplorando come la disposizione microscopica e la morfologia mesoscopica di questi materiali self si relazionano con le loro proprietà microscopiche. Con i progressi nell'alta apertura numerica e negli obiettivi del microscopio riflettente, noi e altri abbiamo dimostrato un microscopio per la generazione di somma-frequenza vibrazionale con una risoluzione di un micron quadrato, in grado di registrare simultaneamente immagini di materiali morbidi e anche di risolvere spazialmente lo spettro, formando le cosiddette immagini iperspettrali.
L'imaging iperspettrale registra i dati sperimentali in più dimensioni, due negli spazi, uno in frequenza e possibilmente uno nel tempo. Tuttavia, la raccolta, l'archiviazione e l'analisi rapide di tali big data per massimizzare le informazioni rimangono una sfida. Anche il campionamento dell'immagine solo per raccogliere dati utili è impegnativo.
Sviluppando una tecnologia di scansione lineare più veloce, abbiamo potuto accelerare il tempo di acquisizione dei dati di 100 volte. Inoltre, il microscopio è compatibile con la generazione di frequenza sommaria o SFG, la generazione di seconda armonica o SHG, nonché l'imaging ad ampio campo. L'imaging multimodale consente una rapida ispezione dei campioni utilizzando l'imaging ottico e correlando varie modalità di immagine.
L'imaging SHG assiste la tecnica ottica della nostra tecnica, ma senza il potere risolutivo spettrale, è ampiamente utilizzato in biofisica. Il nostro microscopio SFG sarà ora in grado di fornire potenti informazioni a livello molecolare che attualmente mancano negli studi biofisici dei tessuti molli.
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Panoramica
Questo studio presenta un framework multimodale di imaging iperspettrale progettato per acquisire immagini di generazione di somma di frequenza vibrazionale (VSFG) su larga banda insieme a modalità di imaging in campo chiaro e di generazione di armoniche di secondo ordine (SHG). L'obiettivo del framework è migliorare la comprensione delle strutture microscopiche e mesoscopiche nei tessuti biologici autoassemblati.
Componenti Chiave dello Studio
Area della Scienza
- Neuroscienze
- Biophysica
- Tecniche di imaging
Sfondo
- I campioni autoassemblati mostrano eterogeneità a livello mesoscopico.
- Comprendere la composizione chimica e l'organizzazione molecolare è fondamentale.
- I progressi nella microscopia hanno migliorato la risoluzione e le capacità di imaging.
- L'imaging iperspettrale acquisisce dati su più dimensioni.
Scopo dello studio
- Studiare la relazione tra disposizione microscopica e morfologia mesoscopica.
- Migliorare l'imaging di materiali morbidi ad alte risoluzioni.
- Affrontare le sfide nella raccolta e nell'analisi dei dati nell'imaging iperspettrale.
Metodi Utilizzati
- Sviluppo di un framework di imaging multimodale.
- Utilizzo della microscopia con generazione di somma di frequenza vibrazionale.
- Acquisizione simultanea di più modalità di imaging.
- Tecniche di raccolta e analisi dati per immagini iperspettrali.
Risultati principali
- Acquisizione con successo di immagini VSFG a banda larga.
- Risoluzione migliorata nell'imaging di tessuti biologici autoassemblati.
- Informazioni sulle caratteristiche strutturali e morfologiche dei campioni.
- Identificazione delle sfide nella gestione e analisi dei dati.
Conclusioni
- Il framework sviluppato migliora in modo significativo le capacità di imaging.
- Fornisce informazioni preziose sulle proprietà dei tessuti biologici.
- I lavori futuri si concentreranno sul perfezionamento delle tecniche di elaborazione dei dati.
Domande Frequenti
Rilevanza Industriale del Progetto
L'imaging chimico multimodale non lineare iperspettrale mediante microscopia VSFG a scansione lineare consente una visualizzazione ad alta risoluzione e senza marcatori delle eterogeneità chimiche e strutturali nei tessuti biologici e nei materiali autoassemblati. Questa capacità colma un'importante lacuna nella risoluzione della morfologia mesoscopica e dell'organizzazione molecolare, fornendo un supporto predittivo nell'identificazione precoce e nella validazione degli obiettivi. L'approccio migliora la valutazione delle decisioni nel portafoglio progetti offrendo informazioni a livello molecolare non accessibili con le modalità di imaging convenzionali.
Applicazioni Strategiche nella Ricerca e Sviluppo in Biopharma
Scoperta Precoce e Validazione del Target
- Permette la visualizzazione diretta di strutture non centrosimmetriche e chirali rilevanti per i bersagli biologici.
- Supporta la validazione funzionale dei bersagli correlando la composizione chimica con la morfologia mesoscopica.
- Migliora la fiducia predittiva negli studi meccanicistici di tessuti molli e sistemi autoassemblati.
Sviluppo di screening e saggi
- Semplifica la preparazione di sistemi biologici validati per flussi di lavoro di screening successivi.
- Fornisce informazioni chimiche quantitative e risolte spazialmente per la standardizzazione dei saggi.
- Permette un'analisi mediante imaging riproducibile di campioni eterogenei, supportando una valutazione affidabile dei composti.
Ricerca Translazionale e Preclinica
- Allinea gli output di imaging con le strutture tissutali rilevanti per lo studio di biomarcatori traslazionali.
- Garantisce continuità dalla fase di scoperta alla validazione preclinica, risolvendo gli assetti molecolari in situ.
- Riduce il rischio biologico chiarificando le relazioni struttura-funzione in campioni complessi.
Integrazione di Pipeline e Flusso di Lavoro
Questa piattaforma di imaging integra le fasi iniziali della scoperta fino alla ricerca preclinica, collegando la verifica delle ipotesi, la validazione degli obiettivi e gli studi traslazionali.
- Biologia della Scoperta: Fornisce immagini chimiche quantitative senza marcatori per la verifica di ipotesi e la chiarificazione di percorsi biologici.
- Screening: Offre risultati quantitativi e riproducibili per la prontezza dei saggi e la selezione di composti.
- Analisi: Genera set di dati iperspettrali che permettono confronti robusti tra condizioni e morfologie dei campioni.
- Ricerca Translazionale: Collega l'imaging molecolare all'analisi dei tessuti rilevanti per le malattie, supportando l'allineamento dei biomarcatori.
- Riutilizzo Aziendale: Offre una capacità di imaging scalabile e multimodale adattabile a diversi sistemi biologici e materiali.
Impatto Operativo ed Aziendale
- Valore scientifico: Aumenta la fiducia predittiva e riduce l'ambiguità meccanicistica nella validazione del bersaglio.
- Valore operativo: Accelera l'acquisizione dei dati e standardizza i flussi di lavoro di imaging per campioni eterogenei.
- Valore strategico: Orienta le decisioni di avanzamento o interruzione e migliora l'efficienza del capitale fornendo informazioni a livello molecolare in fase precoce del processo.
- Impatto sul portafoglio: Supporta la priorizzazione e la progressione di programmi di scoperta e preclinici con un'adeguata gestione del rischio.
Considerazioni per l'Implementazione
- Richiede competenze nell'imaging ottico non lineare e nell'analisi di dati iperspettrali.
- Richiede strumentazione avanzata, inclusi obiettivi ad alta apertura numerica e tecnologia di scansione lineare.
- Necessita di una standardizzazione tra gruppi per l'acquisizione e l'interpretazione dei dati.
- Adattabile a una varietà di sistemi modello biologici e materiali con un'opportuna ottimizzazione.
- L'infrastruttura per la gestione e l'analisi dei dati deve affrontare le sfide legate ai grandi dataset iperspettrali.
