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光片線掃描結構光照明顯微鏡實現活體組織中亞細胞結構的高對比度成像_abio生物試劑品牌網

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本文介紹了一項突破性的深層組織超分辨成像技術——光片線掃描結構光照明顯微鏡(LiL-SIM)。該技術通過簡單改裝常規雙光子激光掃描顯微鏡,添加柱面鏡、多夫棱鏡和sCMOS相機等低成本光學元件,實現了活體組織中亞細胞結構的高對比度成像。LiL-SIM結合雙光子激發、線掃描照明和光片快門模式(LSS),在松木、小鼠心肌和斑馬魚等生物樣本中實現了150nm空間分辨率,并將超分辨成像深度擴展至70μm以上,解決了傳統超分辨顯微技術(如STED和SIM)在散射組織中調制對比度下降的難題。

本研究成果由Patrick Byers、Thomas Kellerer、MiaomiaoLi、Zhifen Chen、Thomas Huser和Thomas Hellerer團隊完成,題為《Super-resolution upgrade for deep tissue imaging featuring simple implementation》,于2025年6月在線發表于Nature Communications期刊。

重要發現
01核心技術原理
LiL-SIM的創新性設計包含三個關鍵突破:
光路改造:在傳統雙光子顯微鏡光路中添加柱面鏡生成線聚焦照明,通過多夫棱鏡和半波片組成的旋轉模塊實現照明圖案的0°、60°、120°三角度旋轉。多夫棱鏡的機械旋轉角度α可轉化為2α的光場旋轉,確保照明方向精確控制。

光片快門模式(LSS):sCMOS相機的LSS模式將曝光限制在照明線掃描的相鄰7個像素帶(帶寬≈455nm),有效抑制散射熒光背景。與傳統滾動快門(RS)模式相比,LSS在斑馬魚樣本40μm深度處將調制對比度從0.07提升至0.2。

序列線掃描替代干涉條紋:通過步進式掃描單線焦點構建照明圖案(非干涉產生),規避了生物組織中相位畸變對干涉條紋對比度的干擾。

02 分辨率與深度突破
分辨率驗證 :使用100×/1.49NA物鏡成像190nm熒光微珠,LiL-SIM結合去卷積算法將分辨率從275nm(常規雙光子成像)提升至189–196nm。線對測試表明可解析150nm間距結構。

深層組織成像:在斑馬魚樣本中,LSS模式將調制對比度維持閾值(>0.1)的成像深度從RS模式的<2μm擴展至56μm。小鼠心肌組織成像中,LiL-SIM在70μm深度清晰分辨出肌動蛋白纖維(間距≈146nm)。

03 生物樣本驗證
松木組織 PInusradiata):在30μm深度處,LiL-SIM將樹脂導管細胞壁分辨率從299nm提升至156nm,傅里葉環相關(FRC)分析確認分辨率為163nm。

小鼠心肌:70μm深度處仍可分辨肌動纖維網絡,而傳統寬場成像(WiL-2PM)因散射背景無法重建超分辨信息。

創新與亮點
01突破散射組織成像瓶頸 
傳統結構光照明顯微鏡(SIM)在深層組織中因熒光散射導致調制對比度急劇下降。LiL-SIM首創將sCMOS相機的LSS模式與雙光子線掃描結合:

LSS的物理屏障作用:僅曝光照明線鄰近區域,徹底阻斷散射光子污染,使調制對比度在56μm深度仍滿足超分辨重建需求(>0.1)。

雙光子激發的天然優勢:非線性激發僅聚焦區域產生信號,規避熒光回程散射對成像的影響。

02 低成本簡易改裝方案
通用性設計 :僅需在現有雙光子顯微鏡上加裝柱面鏡(≈$200)、多夫棱鏡(≈$300)和sCMOS相機(≈$15k),無需自適應光學或專用物鏡。

靈活的參數調控:通過掃描電調節圖案間距,支持40×/1.15NA至100×/1.49NA多種物鏡。

03 為活體研究開辟新路徑
深度-分辨率平衡 :在70μm深度實現150nm分辨率,超越現有技術(如光學光子重分配顯微鏡-OPRA的1.44倍、多焦點結構光照明顯微鏡-MSIM的1.6倍提升)。

多樣本兼容性:成功應用于植物(松木)、哺乳動物(小鼠心臟)和模式生物(斑馬魚),支持肌動蛋白、細胞核等多種熒光標記。

總結與展望
LiL-SIM技術通過創新性地融合雙光子線掃描照明、光場旋轉與LSS檢測模式,為深層生物組織超分辨成像提供了高性價比解決方案。其核心價值在于:首次在無需復雜自適應光學的條件下,將超分辨成像深度推進至70μm,分辨率達150nm,并兼容常規熒光標記。

當前技術仍受限于掃描速度(需優化多夫棱鏡旋轉延時)和光子效率(低雙光子截面染料受限),未來可通過振鏡K鏡替代棱鏡、平頂光束整形進一步提升性能。該技術有望推動神經突觸、腫瘤微環境等深層動態過程的研究,為生物醫學領域提供“平民化”超分辨成像工具。

論文信息
聲明:本文僅用作學術目的。

Byers P, Kellerer T, Li M, Chen Z, Huser T, Hellerer T. Super-resolution upgrade for deep tissue imaging featuring simple implementation. Nat Commun. 2025 Jun 25;16(1):5386.

DOI:10.1038/s41467-025-60744-y.

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