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Per i campioni di tessuto che sono stati sottoposti a colorazione istologica convenzionale, l'identificazione e l'analisi di metalli nanoparticelle di ossido possono essere realizzati attraverso una combinazione di EDFM, mappatura HSI, e tecniche di analisi di immagine. Mentre vi è la flessibilità nella preparazione dei campioni per l'esame istologico o immunoistochimica (ad esempio, utilizzando tessuti fissati o congelati; tipo di macchia), è importante che i campioni sono sezionate ad uno spessore di 5-10 micron per la visualizzazione ottimale. I campioni utilizzati qui sono stati fissati in formalina e incluso in paraffina prima di sezionamento con un microtomo rotativo di 6 micron di spessore, montati su vetrini per microscopio, macchiato con ematossilina eosina e coprioggetto. Tessuti della pelle suina da un cutaneo collaborazione ex vivo penetrazione di tossicologia sono stati utilizzati per questo studio. I tessuti sono stati esposti a nanoparticelle di ossido di metallo (allumina, silice, cerio) in sospensioni acquose. Rilevazione della regione (s) di interesse (eleme alto contrastonti) con EDFM è un primo passo importante che facilita la successiva mappatura e l'analisi HSI. Campioni di controllo positivi e negativi devono essere esposte e analizzati in primo luogo per creare una libreria spettrale per riferimento. Gli spettri raccolti dal controllo positivo sono esportati in una libreria spettrale controllo positivo. Quindi, tutti gli spettri dalle immagini di controllo negativo sono sottratti dalla biblioteca spettrale del controllo positivo per migliorare la specificità (ridurre i falsi positivi). La libreria spettrale filtrato risultante è considerato il RSL che serve per l'analisi di materiali di interesse. Tutti i campioni di tessuto subiscono lo stesso processo di imaging e vengono mappate contro il RSL. L'immagine risultante conterrà solo le aree con elementi di interesse su uno sfondo nero. Questa immagine potrebbe quindi essere analizzato con ImageJ utilizzando le sue funzioni di soglia e di analisi di particelle per ottenere l'area di particelle mappati per campo. I dati numerici ottenuti da ImageJ può essere esportazionecato di un foglio di calcolo per ulteriori analisi.
È importante considerare che come campioni biologici sono intrinsecamente diversi l'uno dall'altro, e metodi di colorazione possono influenzare visualizzazione tramite EDFM e HSI, le impostazioni di esposizione devono essere determinati conformemente a quanto produce la migliore immagine ad alto contrasto per un tipo specifico di campione. Sebbene la riduzione di falsi positivi può essere raggiunto attraverso la filtrazione di librerie spettrali, è fondamentale avere controlli negativi affidabili che hanno evitato la contaminazione con l'elemento di interesse, come spettri corrispondente a tale contaminazione potrebbe potenzialmente essere filtrata dalla libreria spettrale del controllo positivo , aumentando i tassi di falsi negativi. Inoltre, la gamma di intensità spettro che è rilevabile con il software di imaging iperspettrale non può superare il limite del software particolare (per questo studio, cioè 16.000 unità): aree con un elevato numero di particelle accumulate che producono spintensità ectral superiori al limite di intensità sono lasciati fuori della biblioteca spettrale, a causa del rischio di aumentare il numero di falsi negativi.
Mentre il sistema HSI conferisce molti vantaggi rispetto ai metodi tradizionali, ci sono alcuni svantaggi e limitazioni da considerare. Una è che la grande quantità di dati ottici raccolti possono richiedere potenza di calcolo notevole. Un altro è che HSI può essere ad alta intensità di tempo, in particolare nelle fasi iniziali, quando si creano librerie spettrali di riferimento. Inoltre, il tempo di imaging può richiedere diversi minuti per l'acquisizione di immagini, il che rende più lento di semplice di imaging in campo oscuro; tuttavia, è ancora più veloce di eseguire la preparazione del campione e la visualizzazione al microscopio elettronico. Inoltre, i sistemi complessi possono comportare molteplici spettri caratteristici, che richiedono lo sviluppo di controlli altamente specializzati e rendono la creazione di librerie di riferimento, universali standardizzate difficili 26. Infine, la tecnologiarisultati nique a risoluzione inferiore rispetto alle tecniche probe- o microscopia elettronica, come la microscopia a forza atomica o microscopia elettronica a trasmissione, che possono risolvere i singoli atomi. Risoluzione di questa tecnica è limitata a causa della sua natura fotonica, che impedisce di essere uno strumento di alta precisione per misurare dimensioni delle particelle a livello nanometrico o per localizzare con precisione materiali ad un livello sub-micron. Mentre la tecnica può essere in grado di individuare particelle entro certi compartimenti o organelli cellulari maggiore di 1 micron (come nuclei delle cellule), organelli piccole o caratteristiche sono difficili da visualizzare accuratamente con questo metodo. Da notare anche, data la sua risoluzione spaziale, questo metodo non può distinguere tra singole nanoparticelle e agglomerati 11.
Altre considerazioni includono: alcuni materiali (come i metalli nobili) hanno molto più elevata riflettanza e profili spettrali distinti, che possono renderli più facilmente analyze e mappa spettralmente con questo strumento. Altri, come gli ossidi metallici semi-esaminati in questo studio e nanomateriali a base di carbonio 24, 27, può essere più difficile a causa della loro composizione elementare, la forma e seconda matrice. In due studi di inalazione murini di Mercer et al., Un sistema simile a quello impiegato in questo studio è stato usato al fine di individuare i nanotubi di carbonio nei polmoni e negli organi secondari in base al loro notevolmente alto contrasto con i tessuti circostanti. Tuttavia, la mappatura iperspettrale non è stata dimostrata in uno studio, probabilmente perché la forma unica di fibre di carbonio era un tratto sufficiente per l'identificazione. Un'altra considerazione riguarda specificamente ai tessuti: dal deposito di nanoparticelle di interesse di organi specifici attraverso normali processi biofisici è imprevedibile (e spesso si oggetto di studio), la determinazione di un controllo positivo applicabile può essere difficile e richiede la considerazione di come la generazione del controllo mIRITTO influenzare lo stato di un materiale di interesse. Ad esempio, se una libreria spettrale è creata da nanoparticelle cristalline di interesse, può essere difficile per mappare la libreria di quelle stesse nanoparticelle in tessuti o cellule a causa di cambiamenti negli spettri derivanti da alterazione della particella (ad esempio, per effetto del cambiamento pH, la dissoluzione, agglomerato, legame con le proteine) e il microambiente generale o matrice. Infine, la tecnica è limitata nella sua natura semi-quantitativa: può essere solo quantitativa come altre tecniche di microscopia bidimensionale di risoluzione simile, che significa che non può essere facilmente utilizzato per eseguire operazioni quali caratterizzano onere organo totale di un materiale.
Nel complesso, EDFM e HSI offre numerosi vantaggi rispetto alle tecniche di imaging nanomaterial e caratterizzazione convenzionali, quali TEM, HAADF e DIC. EDFM / HSI permette per l'acquisizione e l'analisi delle immagini più veloce, che consente di risparmiare tempo e costi rispetto a più conven intensivaTecniche nali. Inoltre, la preparazione del campione per EDFM / HSI è tipicamente sia minima e non distruttivo, che consente di risparmiare tempo e permette anche per analisi più flessibile di un dato campione in quanto può essere utilizzato per altre tecniche. Inoltre, HSI è versatile, consentendo analisi dei materiali nanoscala di molte composizioni e in una varietà di matrici. Il team di ricerca sta lavorando per perfezionare il metodo descritto qui per altri materiali e tipi di campione, compresa una valutazione approfondita della specificità della tecnologia. Un passo successivo critico sotto inchiesta da parte del gruppo di ricerca è la convalida di queste tecniche contro gold standard tradizionali (ad esempio, Raman, TEM, SEM) per i materiali e tipi di tessuto di interesse.