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Nat Photonics | 李栋课题组开发新型超分辨光片显微镜,实现多色长时程三维超分辨成像

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在完整三维空间尺度上,以高时空分辨率持续、精准地观测单细胞乃至多细胞体系的动态过程,是理解细胞行为、组织发育及生命活动规律的重要基础。光片荧光显微镜凭借其优异的光学层切能力及较低的光毒性,已成为三维活体成像的重要技术手段,但受限于多个物镜垂直摆放的物理架构,其分辨率往往低于共聚焦显微镜,且难以兼容超分辨成像方法。因此在解析精细亚细胞结构三维长时程动态方面,显微成像领域一直缺乏有效解决方案。

针对上述挑战,2026年9月28日,清华大学李栋教授团队在Nature Photonics上发表题为“Lattice light sheet activation structured illumination super-resolution microscopy”的长文(Article)。该工作提出晶格光片激活结构光照明超分辨显微成像技术(LA-SIM),通过光学前端与计算后端协同突破现有瓶颈,将三维超分辨观测从单细胞拓展至完整早期胚胎,为研究亚细胞精细结构及其长时程动态观测提供了新的工具。


晶格光片选择观测层,结构光超分辨解析精细结构

LA-SIM利用可逆光开关荧光蛋白(rsFP)的激活与激发分步特性,将光片层析与SIM信息获取在时间与空间上解耦。首先,405 nm的晶格光片通过激发物镜仅将目标薄层内的荧光蛋白激活至“开启”状态,其余区域保持“关闭”,从而保留光片的层切能力。随后,可选择性地加入中央为零强度的488 nm光片,关闭目标层两侧的荧光分子,进一步压缩有效发光层厚度提升轴向分辨率。最后,通过探测物镜引入高数值孔径的互补结构照明,读取薄层内的荧光信号,并使荧光蛋白重新回到关闭状态。该方法与线性和非线性两种模式下的SIM相结合,最高可实现横向约87 nm、轴向约203 nm的光学分辨率。

互补激发策略天然适配自监督去噪,实现低信噪比下的超分辨成像

LA-SIM的互补激发采集策略可获得两幅具有独立噪声分布特性的图像,因此天然适配Noise2Noise自监督去噪。结合课题组之前提出的合理化深度学习框架,团队构建适用于LA-SIM数据的自监督去噪网络模型rDL LA-SIM,实现低信噪比条件下的高质量三维图像重建,从而有效克服rsFP的荧光亮度有限、光漂白与开关疲劳问题。在活细胞成像过程中,该策略在加快成像速度的同时,进一步将活细胞三维超分辨成像的成像时程由分钟级扩展至小时级。


图1. LA-SIM成像流程及成像效果展示

以光学分辨率提升的高质量数据为基准,拓展多色与长时程观测

目前性能优异(高对比度、高抗疲劳性)的rsFP 主要集中在绿色波段,极度缺乏红色或远红外的rsFP 变体,这使得利用rsFP的超分辨技术局限于单色成像。针对此问题,团队以高质量rDL LA-SIM图像及其配对的衍射受限图像为训练数据,开发了约12亿参数的三维超分辨模型SRFormer-pMoE。该模型可将衍射受限光片图像增强至接近rDL LA-SIM的超分辨成像质量,从而摆脱对rsFP的依赖与多步采集操作,在使用常规荧光蛋白及保持常规光片成像速度的前提下,实现多色三维超分辨成像。研究展示了约74分钟、近700个时间点的三色活细胞成像,证实了将LA-SIM三维超分辨成像能力向多色、长时程活细胞成像拓展的可行性。

SRFormer-pMoE揭示从单细胞到多细胞样本中的亚细胞动态过程

借助这一成像体系,团队发现,运动中的溶酶体能够穿越应激颗粒(SGs)区域,并通过与SGs相互作用促使较大SGs发生形变甚至将较大的SGs切割形成较小片段,表明溶酶体与SGs之间的相互作用可能参与调控无膜凝聚体的解聚或清除过程。此外,团队首次以超分辨形式观察到8细胞期小鼠胚胎中溶酶体的动态变化过程,并在超过2.5小时长时程观测中清晰捕获了其融合和分裂事件,展现了该方法研究复杂多细胞体系亚细胞动态的能力。


图2. 溶酶体–应激颗粒相互作用及小鼠胚胎溶酶体的长时程三维超分辨成像

LA-SIM与SRFormer-pMoE的结合,充分体现了光学前端与深度学习算法后端深度融合的成像新范式,光学前端负责突破物理极限获取高保真、可定量的先验知识,算法后端基于物理先验克服光开关探针的光漂白与单色限制,从而实现多色、长时程、高速三维超分辨成像,为复杂生命活动过程的高时空分辨动态解析提供全新的技术路径与方法学支撑。

清华大学膜生物学全国重点实验室助理研究员董学、清华大学生命学院博士后孟权、中国科学院生物物理研究所博士毕业生杨晓雨、博士后陈浩宇、清华大学精仪系助理教授乔畅为本文共同第一作者,清华大学生命学院李栋教授为本文通讯作者。

李栋课题组长期招收博士后、科研助理及博士研究生从事光学显微成像技术开发与应用的多学科交叉研究。欢迎具有物理光学、计算机、自动化等相关专业背景的申请者加入。简历可发至:li-dong@tsinghua.edu.cn

文章链接:

https://www.nature.com/articles/s41566-026-02019-6

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