Un desafío en los estudios biológicos es detectar con precisión los materiales de construcción biológicos en sus estados nativos y dentro de la arquitectura intacta de las células y tejidos. La espectroscopia Raman muestra un potencial sin precedentes para detectar metabolitos intrínsecos y especies químicas dentro de muestras biológicas y ha sido reconocida recientemente como una herramienta emergente para el perfil metabólico de muestras biológicas1. Al analizar los picos de varios grupos metabólicos que se muestran en los espectros de huellas dactilares Raman, cada vez hay más evidencia de que las características de las huellas dactilares se pueden utilizar para detectar las primeras etapas de enfermedades como el cáncer 2,3,4, los trastornos cardíacos 5,6 y las enfermedades neurodegenerativas 7,8 y es particularmente útil para abordar problemas biológicos fundamentales 9,10 incluyendo imágenes de estructuras intracelulares sin ninguna perturbación de etiquetado11, diferenciando varios estados celulares12,13 y clasificación de tipos celulares 14,15,16. La mayor parte de la información química (> 90%) codificada en los espectros Raman se encuentra en la región de huellas dactilares (500 a 1800 cm-1), lo que hace que esta región sea, con mucho, la más útil para discriminar composiciones químicas en muestras biológicas17. Sin embargo, la débil señal Raman en este rango de frecuencia hace que las aplicaciones de la espectroscopia de huellas dactilares Raman a los estudios biológicos sean un desafío, particularmente para muestras biológicas vivas e intactas1.
Los enfoques de imágenes Raman coherentes (CRI) acortan significativamente el tiempo de adquisición de las señales Raman, pero la mayoría de ellas adquieren segmentos espectrales relativamente estrechos y están optimizadas para las señales de estiramiento CH fuertes entre 2800 y 3100 cm-1. Los CARS de banda estrecha y la dispersión Raman estimulada (SRS) (Figura 1A, B) utilizan dos pulsos de picosegundos, generalmente para adquirir una porción estrecha de la fuerte señal CH 18,19,20,21,22,23. Los enfoques CRI multiplex, como los CARS multiplex (Figura 1C), utilizan una combinación de pulsos de picosegundos y ~100 fs para obtener una gama espectral moderada (generalmente ≤ 400 cm-1) generalmente en la región CH 24,25,26,27,28,29,30. La adquisición de un espectro Raman completo biológicamente relevante (de 600 a 3200 cm-1) por píxel utilizando estos enfoques de imágenes suele ser prohibitiva porque la mayoría de las señales de huellas dactilares son de 10 a 100 veces más débiles que las señales de estiramiento CH31. A diferencia de la mayoría de los enfoques CRI, la dispersión Raman anti-Stokes coherente de banda ancha (BCARS) está optimizada para la adquisición de banda ancha de un solo disparo que cubre las regiones de huella dactilar y estiramiento CH 31,32,33. BCARS utiliza interacciones intrapulso de un pulso de ~10 fs para excitar eficientemente vibraciones de baja frecuencia (huella dactilar) (Figura 1D), y utiliza el mismo mecanismo que CARS múltiple, la combinación del pulso fs con un pulso ps para generar coherencia vibratoria en la región de estiramiento CH (Figura 1C)32,33. Además, las señales BCARS están calibradas intrínsecamente debido a su interacción con el fondo no resonante (NRB), lo que da como resultado un espectro Raman completo cuantitativo e invariante del instrumento por pulso láser en cada píxel31, con la capacidad de adquirir rápidamente datos de alto contenido de información de células, tejidos intactos y organismos biológicos vivos 32,34,35,36,37,38,39.
Los espectros BCARS en bruto adquiridos contienen un fuerte llamado "fondo no resonante" (NRB). El NRB es la contribución de la respuesta electrónica a los pulsos láser que no es químicamente específica. El NRB interfiere coherentemente con la señal vibratoriamente resonante, actuando como un amplificador heterodino32. El NRB también distorsiona el espectro Raman subyacente (Figura 2A), pero el espectro Raman se puede recuperar siempre que se adquieran secciones espectrales contiguas significativas. Actualmente, no existe un método de posprocesamiento disponible para separar la señal CARS resonante de la componente no resonante utilizando un enfoque CARS de banda estrecha. La recuperación de la señal Raman de la señal CARS de banda ancha se puede lograr utilizando la relación de Kramers-Kronig en el dominio del tiempo (o transformada de Hilbert)33,40 (Figura 2B), entropía máxima41,42 o aprendizaje automático 43,44,45,46,47,48 Enfoques. Tenga en cuenta que los dos primeros métodos recuperan analíticamente la fase (la señal Raman resonante) de los espectros BCARS sin procesar, los enfoques de aprendizaje automático pueden depender en gran medida de la instrumentación y los modelos de entrenamiento.
Si bien la microscopía BCARS permite la caracterización sin etiquetas del perfil metabólico de muestras biológicas, el mismo láser supercontinuo (950 - 1200 nm para la configuración BCARS presentada en este trabajo) utilizado para la generación de señales BCARS también puede excitar una amplia gama de colorantes, como colorantes a base de rodamina, Bodipy, Alexa Fluor y cianina, y varias proteínas fluorescentes, incluidas GFP y mCherry49. Artículo 50. En comparación con la excitación de un solo fotón que utiliza láseres de onda continua (CW) visibles, la microscopía de fluorescencia multifotónica, como la microscopía de imágenes de fluorescencia de dos fotones (2p-FLIM) y la microscopía de fluorescencia de excitación de dos fotones (TPEF), que utiliza luz infrarroja cercana (NIR) ofrece una profundidad de penetración de muestra más profunda, capacidad de corte 3D intrínseca, imágenes de alto contraste y una buena resolución comparable a la microscopía confocal de última generación, lo que la convierte en una herramienta atractiva para la microscopía biológica investigación 51,52. La microscopía de imágenes de fluorescencia de por vida (FLIM) que utiliza un enfoque de recuento de fotones únicos correlacionado en el tiempo (TCSPC) detecta las señales de decaimiento de fluorescencia excitadas repetidamente por una fuente láser modulada en el tiempo53,54. El espectro de fluorescencia de un fluoróforo dado puede cambiar con factores ambientales como la polaridad del solvente, pero estos cambios suelen ser sutiles. Por otro lado, los tiempos de vida de la fluorescencia a menudo varían por factores de dos o más con cambios ambientales como valores de pH55, viscosidad56, polaridad57 y concentración de especies iónicas58,59, interacciones de unión, presencia de apagadores o cambios estructurales 53,54. Esta propiedad única de la vida útil de la fluorescencia proporciona un contraste de señal adicional en las imágenes de fluorescencia y ha abordado con éxito los problemas de interferencia de autofluorescencia en imágenes celulares y tisulares60, desmezclando múltiples fluoróforos utilizando un enfoque FLIM resuelto espectralmente61, diagnóstico de cáncer y monitoreo del tratamiento62, detección sin etiquetas de heterogeneidad celular63 y cambios metabólicos64,65.
En este trabajo, presentamos una plataforma de imágenes multimodal que combina BCARS, 2p-FLIM y TPEF. Hasta donde sabemos, esta es la primera vez que se presenta una plataforma de imágenes que permite imágenes simultáneas de BCARS y 2p-FLIM / TPEF. Demostramos las capacidades de imagen in vivo de este instrumento utilizando un organismo modelo genéticamente tratable ampliamente utilizado, Caenorhabditis elegans (C. elegans). Mostramos que los espectros BCARS, las desintegraciones 2p-FLIM del rojo del Nilo (un colorante lipídico vital) y las señales GFP de fluorescencia de dos fotones de un marcador lipídico informado (DHS-3::GFP) se pueden adquirir simultáneamente in vivo de gusanos teñidos con rojo Nilo. Una guía práctica para el enfoque de imágenes que se presenta aquí incluye: (i) la muestra debe ser ópticamente transparente y con un espesor típicamente inferior a 100 μm; (ii) la condición de tinción puede ser diferente según los tintes y las muestras. En los resultados de la tinción de rojo Nilo de C. elegans que se muestran aquí, la concentración de rojo Nilo está en un nivel de ~μM y el tiempo de tinción puede variar desde unas pocas horas hasta la noche66; (iii) se requiere un entorno de muestra oscuro para evitar fugas de luz visible en los detectores 2p-FLIM/TPEF. Estas condiciones de imagen son idénticas a las condiciones de imagen de la mayoría de las microscopía óptica y de fluorescencia no lineal. Además, nuestro sistema que se muestra aquí se puede aplicar aún más para detectar otros tintes e indicadores fluorescentes además del rojo Nilo y GFP mediante la introducción de un láser adicional Ti: Sapphire fs que cubre un rango de 700 a 950 nm para la excitación de fluorescencia de dos fotones. Por lo tanto, mientras que los resultados representativos descritos en este protocolo son las imágenes in vivo de C. elegans teñidos con colorante que expresan GFP, la plataforma de bioimagen química de contenido de información ultra alto tiene aplicaciones que son amplias y de gran alcance.