ライン走査型振動和周波数発生顕微鏡を用いたマルチモーダル非線形ハイパースペクトルケミカルイメージング
2023年12月1日
広帯域振動和周波数発生(VSFG)画像と明視野第2高調波発生(SHG)イメージングモダリティを取得するために、マルチモーダルで高速ハイパースペクトルイメージングフレームワークが開発されました。赤外線周波数は分子振動と共鳴するため、対称性が許容されるサンプルの微視的構造およびメゾスコピックな形態学の知識が明らかになります。
生体組織などのメゾスコピック的に不均質な自己組織化試料を研究し、その化学組成や分子配列を明らかにすることを目指しています。私たちは、これらの自己材料の微視的な配置とメゾスコピックな形態が、それらの微視的な性質とどのように関連しているかを探求しています。高開口数と反射型顕微鏡対物レンズの進歩により、ソフトマテリアルの画像を記録すると同時にスペクトルを空間的に分解し、いわゆるハイパースペクトル画像を形成することができる、1平方ミクロン分解能の振動和周波数発生顕微鏡を実証しました。
ハイパースペクトルイメージングは、実験データを複数の次元で記録し、2つは空間で、1つは頻度で、場合によっては1つは時間で記録します。しかし、このようなビッグデータを迅速に収集、保存、分析し、情報を最大限に活用することは、依然として課題となっています。また、有用なデータポイントを収集するためだけに画像をサンプリングすることも困難です。
より高速なラインスキャン技術を開発することで、データ収集時間を100倍に短縮することができました。さらに、この顕微鏡は、和周波数発生(SFG)、第2高調波発生(SHG)、広視野イメージングに対応しています。マルチモダリティイメージングにより、光学イメージングとさまざまな画像モダリティの相関を使用してサンプルを迅速に検査できます。
SHGイメージングは、私たちの技術の光学技術を支援しますが、スペクトル分解能を持たないため、生物物理学で広く使用されています。当社のSFG顕微鏡は、軟部組織の生物物理学的研究に現在欠けている強力な分子レベルの洞察を提供できるようになります。
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概要
この研究は、ブロードバンド振動和周波生成（VSFG）画像を明視野および二次高調波生成（SHG）撮像モダリティと併せて取得するように設計されたマルチモーダル高分散イメージングフレームワークを提示します。このフレームワークは、自己組織化生物組織における微視的およびメソスコピック構造の理解を深めることを目的としています。
主要な研究構成要素
科学分野
- 神経科学
- 生物物理学
- イメージング技術
背景
- 自己組織化サンプルはメソスコピックな不均一性を示します。
- 化学組成と分子配列の理解が重要です。
- 顕微鏡技術の進歩により解像度とイメージング能力が向上しました。
- 高分散イメージングは複数次元にわたってデータを取得します。
研究目的
- 微視的配列とメソスコピック形態との関係を調査すること。
- 高解像度での軟体材料のイメージングを向上させること。
- 高分散イメージングにおけるデータ収集と分析の課題に対処すること。
使用方法
- マルチモーダルイメージングフレームワークの開発。
- 振動和周波生成顕微鏡の利用。
- 複数のイメージングモダリティの同時記録。
- 高分散イメージのデータ収集と分析技術。
主要結果
- ブロードバンドVSFG画像の成功的な取得。
- 自己組織化生物組織のイメージングにおける解像度の向上。
- サンプルの構造的および形態学的特性に関する洞察。
- データ管理と分析における課題の特定。
結論
- 開発されたフレームワークはイメージング能力を大幅に向上させます。
- 生物組織の特性に関する貴重な洞察を提供します。
- 今後の研究はデータ処理技術の改善に焦点を当てます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Multimodal nonlinear hyperspectral chemical imaging using line-scanning VSFG microscopy enables high-resolution, label-free visualization of chemical and structural heterogeneity in biological tissues and self-assembled materials. This capability addresses a critical gap in resolving mesoscopic morphology and molecular arrangement, supporting predictive confidence in early discovery and target validation. The approach enhances portfolio decision-making by providing molecular-level insights that are not accessible with conventional imaging modalities.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables direct visualization of non-centrosymmetric and chiral structures relevant to biological targets.
- Supports functional target validation by correlating chemical composition with mesoscopic morphology.
- Improves predictive confidence in mechanistic studies of soft tissue and self-assembled systems.
Screening & Assay Development
- Facilitates preparation of validated biological systems for downstream screening workflows.
- Provides quantitative, spatially resolved chemical information for assay standardization.
- Enables reproducible imaging of heterogeneous samples, supporting reliable compound evaluation.
Translational & Preclinical Research
- Aligns imaging outputs with disease-relevant tissue structures for translational biomarker studies.
- Supports continuity from discovery through preclinical validation by resolving molecular arrangements in situ.
- Reduces biological risk by clarifying structure-function relationships in complex samples.
Pipeline & Workflow Integration
This imaging platform integrates from early discovery through preclinical research, bridging hypothesis testing, target validation, and translational studies.
- Discovery Biology: Provides high-content, label-free chemical imaging for hypothesis testing and pathway clarification.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative outputs for assay readiness and compound triage.
- Analytics: Generates hyperspectral datasets enabling robust comparison of sample conditions and morphologies.
- Translational Research: Connects molecular imaging to disease-relevant tissue analysis, supporting biomarker alignment.
- Enterprise Reuse: Offers a scalable, multimodal imaging capability adaptable across diverse biological and material systems.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in target validation.
- Operational Value: Accelerates data acquisition and standardizes imaging workflows for heterogeneous samples.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions and enhances capital efficiency by providing molecular-level insights early in the pipeline.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of discovery and preclinical programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in nonlinear optical imaging and hyperspectral data analysis.
- Demands advanced instrumentation, including high numerical aperture objectives and line-scanning technology.
- Necessitates cross-team standardization for data acquisition and interpretation.
- Adaptable to a range of biological and material model systems with appropriate optimization.
- Data management and analysis infrastructure must address the challenges of large hyperspectral datasets.
