Мультимодальная нелинейная гиперспектральная химическая визуализация с использованием линейно-сканирующей колебательной суммарной частотной генерации микроскопии
1 декабря 2023 г.
Для получения широкополосных изображений с генерацией колебаний с суммарной частотой (VSFG) была разработана мультимодальная структура быстрой гиперспектральной визуализации, а также модально визуализации светлопольной генерации второй гармоники (ГВГ). Благодаря тому, что инфракрасная частота резонирует с молекулярными колебаниями, выявлены микроскопические структурные и мезоскопические морфологические знания образцов с допустимой симметрией.
Мы стремимся исследовать мезоскопически гетерогенные самоорганизующиеся образцы, такие как биологические ткани, чтобы выявить их химический состав и молекулярное расположение. Мы исследуем, как микроскопическое расположение и мезоскопическая морфология этих собственных материалов связаны с их микроскопическими свойствами. Благодаря достижениям в области объективов микроскопов с высокой числовой апертурой и отражательными объективами, мы, как и другие, продемонстрировали колебательный суммарно-частотный генерирующий микроскоп с разрешением в один квадратный микрон, который может одновременно записывать изображения мягких материалов, а также пространственно разрешать спектральные изображения, формируя так называемые гиперспектральные изображения.
Гиперспектральная визуализация регистрирует экспериментальные данные в нескольких измерениях, два в пространстве, одно по частоте и, возможно, одно во времени. Однако быстрый сбор, хранение и анализ таких больших данных для максимального использования информации остается сложной задачей. Выборка изображения только для сбора полезных данных также является сложной задачей.
Разработав более быструю технологию линейного сканирования, мы смогли сократить время сбора данных в 100 раз. Кроме того, микроскоп совместим с генерацией суммарной частоты (SFG), генерацией второй гармоники (SHG), а также с широкоугольной визуализацией. Мультимодальная визуализация позволяет быстро исследовать образцы с помощью оптической визуализации и коррелировать различные методы изображения.
Визуализация ГВГ помогает оптическому методу нашего метода, но без спектральной разрешающей способности широко используется в биофизике. Наш микроскоп SFG теперь сможет предоставить мощную информацию на молекулярном уровне, которая в настоящее время отсутствует в биофизических исследованиях мягких тканей.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
В данном исследовании представлена многомодальная система гиперспектральной визуализации, предназначенная для получения широкополосных изображений вибрационной генерации суммарной частоты (VSFG) в сочетании с модальностями визуализации в светлом поле и генерации второй гармоники (SHG). Данная система направлена на более глубокое изучение микроскопических и мезоскопических структур в самоорганизующихся биологических тканях.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Нейронауки
- Биофизика
- Методы визуализации
Теоретическая база
- Самоорганизующиеся образцы проявляют мезоскопическую неоднородность.
- Понимание химического состава и молекулярной организации имеет решающее значение.
- Достижения в области микроскопии позволили улучшить разрешение и возможности визуализации.
- Гиперспектральная визуализация позволяет регистрировать данные в нескольких измерениях.
Цель исследования
- Исследовать взаимосвязь между микроскопическим расположением и мезоскопической морфологией.
- Улучшить визуализацию мягких материалов с высоким разрешением.
- Решить проблемы сбора и анализа данных при гиперспектральной визуализации.
Используемые методы
- Разработка системы многомодальной визуализации.
- Использование микроскопии на основе генерации суммарной частоты колебаний.
- Одновременная запись данных в нескольких режимах визуализации.
- Методы сбора и анализа данных для гиперспектральных изображений.
Основные результаты
- Успешное получение широкополосных VSFG-изображений.
- Повышенное разрешение при визуализации самоорганизующихся биологических тканей.
- Представление о структурных и морфологических характеристиках образцов.
- Выявление проблем в области управления данными и их анализа.
Выводы
- Разработанная концепция значительно расширяет возможности визуализации.
- Она дает ценную информацию о свойствах биологических тканей.
- Будущая работа будет сосредоточена на совершенствовании методов обработки данных.
Часто задаваемые вопросы
Значимость для промышленности
Мультимодальная нелинейная гиперспектральная химическая визуализация с использованием VSFG-микроскопии с линейным сканированием обеспечивает безмаркерную визуализацию химической и структурной неоднородности в биологических тканях и самоорганизующихся материалах с высоким разрешением. Данная возможность восполняет критический пробел в разрешении мезоскопической морфологии и молекулярного расположения, что повышает прогностическую уверенность на этапах первичного поиска и валидации мишеней. Этот подход оптимизирует процесс принятия решений по портфелю препаратов, предоставляя данные о молекулярном уровне, которые недоступны при использовании традиционных методов визуализации.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Ранние этапы поиска и валидация мишени
- Обеспечивает прямую визуализацию нецентросимметричных и хиральных структур, имеющих значение для биологических мишеней.
- Поддерживает функциональную валидацию мишеней путем сопоставления химического состава с мезоскопической морфологией.
- Повышает достоверность прогнозов при механистических исследованиях мягких тканей и самоорганизующихся систем.
Скрининг и разработка анализа
- Облегчает подготовку валидированных биологических систем для последующих этапов скринингового анализа.
- Предоставляет количественную, пространственно-разрешенную химическую информацию для стандартизации анализа.
- Обеспечивает воспроизводимую визуализацию гетерогенных образцов, что способствует надежной оценке соединений.
Трансляционные и доклинические исследования
- Сопоставляет результаты визуализации со структурами тканей, имеющими отношение к заболеванию, для трансляционных исследований биомаркеров.
- Обеспечивает преемственность от этапа поиска до доклинической валидации путем разрешения молекулярного расположения in situ.
- Снижает биологические риски за счет уточнения взаимосвязи между структурой и функцией в сложных образцах.
Интеграция конвейера и рабочих процессов
Данная платформа визуализации объединяет этапы от раннего поиска до доклинических исследований, обеспечивая связь между проверкой гипотез, валидацией мишеней и трансляционными исследованиями.
- Биология открытий: обеспечивает высококонтентную безмаркерную химическую визуализацию для проверки гипотез и уточнения путей метаболизма.
- Скрининг: предоставляет воспроизводимые количественные данные для оценки готовности анализа и сортировки соединений.
- Аналитика: генерирует гиперспектральные наборы данных, позволяющие проводить надежное сравнение условий и морфологии образцов.
- Трансляционные исследования: связывают молекулярную визуализацию с анализом тканей, имеющих значение для заболевания, поддерживая согласование биомаркеров.
- Корпоративное использование: предлагает масштабируемую мультимодальную возможность визуализации, адаптируемую для различных биологических и материальных систем.
Операционное и корпоративное воздействие
- Научная ценность: повышает прогностическую достоверность и снижает механистическую неопределенность при валидации мишеней.
- Операционная ценность: ускоряет сбор данных и стандартизирует рабочие процессы визуализации гетерогенных образцов.
- Стратегическая ценность: служит основой для принятия решений о продолжении или прекращении разработки (go/no-go) и повышает эффективность использования капитала за счет получения данных на молекулярном уровне на ранних этапах разработки.
- Влияние на портфель: поддерживает приоритизацию с учетом рисков и продвижение программ поиска и доклинических исследований.
Рекомендации по внедрению
- Требуется опыт в области нелинейной оптической визуализации и анализа гиперспектральных данных.
- Необходима высокотехнологичная аппаратура, включая объективы с высокой числовой апертурой и технологию линейного сканирования.
- Требуется межгрупповая стандартизация процессов сбора и интерпретации данных.
- Метод может быть адаптирован к различным биологическим и материальным модельным системам при соответствующей оптимизации.
- Инфраструктура управления и анализа данных должна быть рассчитана на работу с большими гиперспектральными массивами данных.
