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Une cartographie complète des circuits neuronaux à la résolution cellulaire et subcellulaire est essentielle pour révéler la structure et la fonction du cerveau. Les méthodes traditionnelles d’imagerie optique, telles que la microscopie à deuxphotons 1, la tomographie micro-optique de section à fluorescence (fMOST)2,3,4 et le systèmeVISoR 5, ont permis l’imagerie neuronale à mésoéchelle et l’imagerie fonctionnelle in vivo. Cependant, en raison de leur dépendance à un marquage clairsemé, ils ne parviennent pas à capturer l’ensemble de la population cellulaire. En revanche, les techniques d’imagerie optique sans marqueur, telles que la microscopie photoacoustique fonctionnelle (fPAM)6,7, la tomographie par cohérence optique (OCT)8 et la microscopie quantitativede phase 9, ont le potentiel de visualiser simultanément tous les neurones dans le champ de vision. Néanmoins, ces méthodes sont généralement limitées par une faible résolution axiale et une faible profondeur d’imagerie, et leur complexité matérielle entrave une application généralisée dans la construction d’atlas cérébraux. En revanche, les techniques de microscopie électronique en section série (SSEM), incluant le SEB à face en bloc sériel (SBF-SEM)10,11, le SEB à faisceau ionique focalisé (FIB-SEM)12,13,14, et l’ultramicromicrotomie automatisée de collecte de rubans SEM (ATUM-SEM)15,16,17 , peut révéler des réseaux de connectivité synaptique denses à la résolution nanométrique, fournissant des outils essentiels pour la connectomique haute résolution. Cependant, ces techniques souffrent d’un faible débit, de longs temps d’acquisition, de champs de vision limités et d’un coût élevé en traitement des donnéeset matériel.
Pour surmonter ces limitations, nous avons développé une méthode d’imagerie appelée Tomographie d’Interférence Optique Multicouche (OMLIT), qui offre une solution à faible coût et à haut débit pour l’imagerie à large champ indiscriminée, à fort contraste et à large champ de toutes les cellules sur des sections ultrafines, atteignant une résolution submicronique sur de grandes surfaces tissulaires. Parallèlement, OMLIT est intrinsèquement compatible avec les flux de travail SEM en sections sérielles : avant la microscopie électronique haute résolution, OMLIT fournit des informations structurelles sur les mêmes sections, permettant une navigation précise sur ROI et réduisant significativement la surface et le volume de données nécessaires pour l’imagerie électromagnétique ultérieure. L’OMLIT offre des avantages uniques au niveau de l’imagerie mésoscale et sert de pont essentiel reliant les cartes structurelles neuronales à différentes échelles spatiales. Sa nature non destructrice préserve le potentiel d’intégration future avec des stratégies spécifiques de marquage, telles que l’utilisation de protéines fluorescentesrésistantes à l’osmium 19 pour la préparation et l’imagerie des échantillons. Cette méthode permet l’imagerie mésoscale de certaines régions cérébrales sélectionnées, permettant l’acquisition rapide de la morphologie, de la quantité, de la distribution et de la densité neuronale dans ces régions. Il facilite également la caractérisation quantitative des projections axonales et de la distribution des dendrites entre les neurones dans différentes zones cérébrales. Pour des régions spécifiques d’intérêt dans les résultats d’imagerie, les détails ultrastructuraux in situ peuvent être approfondis à l’aide de la microscopie électronique.
Le principe d’imagerie de l’OMLIT a été décrit dans les travaux de HaoFan 20. En résumé, lors de l’imagerie, la section ultrafine, la couche revêtue, le ruban de collecte, le ruban conducteur et la plaquette forment une structure de film fin multicouche. Lorsqu’une onde plane interagit avec cette structure, des ondes réfléchies sont générées à diverses interfaces et se chevauchent dans l’espace de détection, ce qui entraîne des interférences optiques dues aux différences de réflectance, d’indice de réfraction et d’absorption entre les matériaux. Un programme de simulation basé sur MATLAB, développé selon ce principe, a démontré un accord raisonnable avec les résultats expérimentaux.
Le schéma d’imagerie OMLIT peut être catégorisé en deux types selon la stratégie de traitement de la bande. La première est la stratégie de haute réflectivité, dans laquelle des métaux tels que Cr, Cu, Al ou Ag sont utilisés pour recouvrir la surface du ruban, ce qui entraîne des intensités optiques plus élevées dans les régions cytoplasmiques et des lumières vasculaires remplies de résine comparé aux zones environnantes. La seconde est la stratégie à faible réflectivité, qui utilise du ruban Kapton non revêtu, du ruban D-50 ou du ruban PET recouvert de CNT. Dans ce cas, le résultat de l’imagerie optique est l’inverse du premier : des régions sans membranes riches en résine (par exemple, cytoplasme et lumières vasculaires) apparaissent avec une intensité plus faible.
Nous résumons et établissons systématiquement des protocoles standardisés adaptés à deux stratégies d’imagerie distinctes. Les protocoles présentés ici offrent des procédures expérimentales complètes et détaillées. De plus, les problèmes courants rencontrés lors des expériences sont résumés, ainsi que les solutions proposées. Nous nous concentrons sur la présentation d’un ensemble de données du cortex de souris acquis en utilisant la stratégie à faible réflectivité (805 × 857,5 × 11,66 μm³), illustrant les caractéristiques distinctives et les avantages de l’approche d’imagerie OMLIT.