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Nat Biotechnol | 戴琼海/吴嘉敏/王伟合作团队开发RUSH3D-HR实现器官尺度亚细胞三维活体成像,为针灸免疫调控研究提供...

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哺乳动物器官的功能来自介观尺度大量细胞和细胞器在时空中的迁移、相互作用与协同。许多免疫事件既表现为器官范围内的群体行为,也伴随细胞形态和细胞器活动的快速变化;这些过程往往短暂、稀有且难以在体外完整复现。因此,理想的活体成像技术既要“看得广”,覆盖毫米级组织范围,又要“看得细”,分辨亚细胞结构,还要足够快、足够温和,才能长时间记录自然状态下的动态。实现这一目标的核心障碍是高数值孔径(NA)条件下的系统性权衡:高NA有利于提升集光能力和空间分辨率,却也会加剧像差敏感性、缩短景深并引入更强的背景荧光;传统逐层扫描还可能增加光毒性。现有高NA物镜通常难以在大视野内同时保持均匀分辨率,这使器官尺度的亚细胞动态长期缺少合适的观察工具。

2026年7月15日,清华大学戴琼海/吴嘉敏团队与华中科技大学王伟团队合作在Nature Biotechnology上发表文章High numerical aperture confocal volumetric mesoscope reveals mesoscalesubcellulardynamicsin vivo。研究团队研制了RUSH3D-HR,具有1.05高数值孔径的介观共聚焦体积显微,达到了约390nm横向分辨率,700nm轴向分辨率,单次曝光下成像体积达2.7 × 2.0 × 0.04 mm3。其成像速率高达每秒5次体积成像,且同时具有低光毒性。团队特别设计了具有高横向空间带宽积的昆仑物镜,并配合数字自适应光学架构【1,2】,解决了高数值孔径下像差敏感问题。应用扫描光场显微框架【3】,实现了并行高速低光毒性体积成像,使用了线共聚焦技术【4】,在40微米的轴向覆盖内实现了强大的光学切片和背景抑制能力,解决了高数值孔径光学下浅景深问题。此外,为了应对介观成像下高达70B体素每秒的数据通量,团队自主研发了基于深度学习的并行计算成像处理管线,实现了去噪【5】、多点像差矫正【2】、运动伪影去除【6】和三维重建【7】全流程。


RUSH3D-HR能够同时观察跨越细胞器、单细胞与器官尺度的动态过程。研究团队利用该系统追踪小鼠伤口愈合中的长距离集体迁移,捕捉急性肝衰竭中的罕见迁移体事件及免疫细胞相互作用,并在活体脾脏中发现炎症相关的中性粒细胞瞬态群聚。进一步地,团队以这一群聚行为作为介观炎症生物标志物,直接评估了足三里电针的抗炎效应。


图1:昆仑物镜与RUSH3D-HR示意图

RUSH3D-HR采用了特别研制的昆仑物镜,在2.8毫米视场范围内将数值孔径扩展至1.05,实现了相同数值孔径下高一个数量级的横向空间带宽积,并采用数字自适应波前光学系统(wDAO)校正像差。扫描光场显微框架允许RUSH3D-HR以并行高速和低光毒性的方式获取空间三维成像。线共聚焦扫描进一步提供了光学切片与背景去除,覆盖了40微米的轴向范围,有效解决了高数值孔径下的浅景深瓶颈。


图2:RUSH3D-HR对小鼠背部皮肤伤口愈合连续10小时成像(GIF图)

连续10小时观察伤口修复中的集体迁移。研究团队通过局部去除小鼠背部表皮造成轻微真皮损伤,并利用自动对焦对先天免疫反应连续成像超过10小时。对数千个细胞的轨迹分析显示,免疫细胞会集体向伤口方向进行长距离迁移;中性粒细胞还会穿行于真皮脂肪组织的基质间隙,形成网状迁移路径。部分细胞在抵达伤口前停止并聚集,提示伤口周围可能存在零星的局部炎症灶。亚细胞分辨率进一步呈现了大规模细胞群体中多样的形态和姿态变化。

在急性肝衰竭中高效捕捉罕见迁移体事件。在对乙酰氨基酚(APAP)诱导的急性肝衰竭模型中,RUSH3D-HR以毫米级视野和亚细胞分辨率同时观察中性粒细胞、巨噬细胞与血管。迁移体是迁移细胞在回缩纤维上形成的细胞器,由于产生概率低、出现位置随机,传统活体显微镜往往需要多次重复实验才能捕获。RUSH3D-HR使这类稀有事件在单次实验中变得可常规观察,从而显著提高实验效率,并有望减少所需实验动物数量。定量结果显示,在50分钟高速成像期间,APAP处理小鼠肝脏中的迁移体累积生成量约为对照组的6倍。团队还直接记录到中性粒细胞产生的迁移体被其他中性粒细胞或巨噬细胞吞噬的动态过程。这些结果提示,迁移体在病理应激下可能参与免疫细胞间的信息交流,但其具体功能仍需进一步研究。

在活体脾脏中发现炎症相关的中性粒细胞瞬态群聚。生物体疾病进展的早期阶段源于器官内细微的细胞变化,其中复杂的亚细胞动力学与大规模群体层面的行为相互协调。在炎症信号刺激下,中性粒细胞会发生集体性、短暂的团聚现象。此类涌现行为对于快速免疫应答至关重要,但此前主要是在体外培养皿中进行表征,由于视野、分辨率和光学切片的限制,无法在哺乳动物脾脏内进行观测。研究团队首次利用RUSH3D-HR,在活体中大量捕捉到这一现象。在脂多糖刺激下的小鼠脾脏内,研究团队对宽2.8毫米的区域内高达6000个中性粒细胞进行追踪,发现炎症环境下发生的团聚现象是正常生理环境下的近10倍。得益于亚细胞分辨率,RUSH3D-HR可以清晰观察到团聚过程中每个细胞的运动轨迹与形态变化。先前技术由于视野与分辨率之间的权衡而无法观测此类系统级响应,但RUSH3D-HR可以直接进行清晰活体观察,从而能够详细可视化脂多糖诱导的炎症过程中,整个器官内大规模细胞在空间和时间尺度上的动态免疫模式。

面向中医药研究:建立可视化、动态化和定量化的评价新路径。针灸等中医外治法通常涉及多细胞参与、跨尺度调控和远端器官响应,其作用过程具有明显的时空动态性。单一分子指标或实验终点往往只能呈现干预后的局部结果,难以完整反映免疫细胞如何在器官范围内协同响应。RUSH3D-HR能够同时追踪数千个细胞并解析单个细胞的亚细胞状态,为研究中医干预如何重塑器官尺度的集体生物学行为提供了新的观察窗口。更广泛地说,这一技术有望推动中医药研究从经验性疗效描述走向可重复的活体证据:不仅评价一种干预是否产生效应,还可比较不同穴位、刺激强度、频率和治疗时程所引发的细胞响应差异,并识别能够反映治疗效果的动态生物标志物。先前研究表明对足三里穴位进行电针刺激可能调节远端部位的生理功能,并在脓毒症等疾病中发挥抗炎作用。研究团队使用RUSH3D-HR,对接受足三里电针治疗后的小鼠脾脏进行成像。LPS注射2.5小时后,研究人员以0.5 mA对足三里进行电刺激,并在3小时后使用RUSH3D-HR成像。结果显示,与LPS组和仅进针但不通电的0 mA对照组相比,0.5 mA电针组的群聚事件减少5倍以上;仅进针而不施加电刺激并未产生同样效果。这使电针干预前后数千个免疫细胞的集体行为变化能够在活体器官中被直接观察和定量。

与传统主要依赖症状、血液指标、组织学或终点分子检测的评价方式不同,RUSH3D-HR能够在干预后数小时内连续追踪免疫反应的发生、发展和消退,使研究者不仅能够判断干预“是否有效”,还能够进一步观察“何时起效、哪些细胞响应、群体行为如何改变”。这一结果为足三里电针调节外周免疫反应提供了器官尺度、活体动态的直接影像学证据。

清华大学心理与认知科学系助理教授卢志,华中科技大学同济医学院附属同济医院神经内科教授汪明欢,复旦大学未来信息创新学院博士生陈文韬是本文的共同第一作者,清华大学自动化系戴琼海院士、吴嘉敏副教授,华中科技大学同济医学院附属同济医院神经内科王伟教授为本文的共同通讯作者,金满昌、朱来余、王添运、张琦、杨懿、庄超玮参与并作出重要贡献。

https://www.nature.com/articles/s41587-026-03231-z

制版人: 十一

参考文献

1. Zhang, Y. et al. Long-term mesoscale imaging of 3D intercellular dynamics across a mammalian organ.Cell187, 6104-6122.e25 (2024).

2.Wu, J. et al. An integrated imaging sensor for aberration-corrected 3D photography.Nature612, 62–71 (2022).

3.Wu, J. et al. Iterative tomography with digital adaptive optics permits hour-long intravital observation of 3D subcellular dynamics at millisecond scale.Cell184, 3318-3332.e17 (2021).

4.Lu, Z. et al. Long-term intravital subcellular imaging with confocal scanning light-field microscopy.Nat. Biotechnol.43, 569–580 (2025).

5.Lu, Z. et al. Leveraging spatial-angular redundancy for self-supervised denoising of 3D fluorescence imaging without temporal dependency.Nat. Commun.16, 11608 (2025).

6.Lu, Z. et al. Virtual-scanning light-field microscopy for robust snapshot high-resolution volumetric imaging.Nat. Methods20, 735–746 (2023).

7.Lu, Z. et al. Physics-driven self-supervised learning for fast high-resolution robust 3D reconstruction of light-field microscopy.Nat. Methods22, 1545–1555 (2025).

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