Мультимодальная платформа оптической визуализации для изучения клеточного метаболизма
6 июня 2025 г.
Используя мультимодальную платформу, сочетающую безмаркерные методы оптической визуализации, мы разработали протокол для визуализации и количественной оценки клеточной динамики и метаболизма. С помощью визуализации с помощью многофотонной флуоресценции, генерации второй гармоники и микроскопии вынужденного комбинационного рассеяния мы можем создать целостный обзор клеточной и молекулярной среды.
Наши исследования включают в себя использование нашего мультимодального микроскопа для измерения молекулярных и метаболических различий в нескольких патологиях и визуализации их пространственной гетерогенности. Мультимодальный подход к оптической визуализации позволяет нам идентифицировать патофизиологические изменения с различных точек зрения. Мультимодальный подход к оптической микроскопии постоянно расширяет свое применение, особенно в клинических условиях, где разработка микроэндоскопов открыла путь для клинической визуализации.
Текущие экспериментальные проблемы заключаются в сложности объединения всего оборудования друг с другом, что является одной из причин, по которой мы используем специально разработанную систему микроскопов. Благодаря использованию нашей мультимодальной платформы оптической визуализации мы добились значительных успехов в изучении биоортогональных заболеваний без меток, включая классификацию различных подтипов рака молочной железы и анализ липидного обмена в мозге дрозофил и мышей. Используя нашу мультимодальную оптическую визуализацию без меток, мы можем одновременно визуализировать метаболизм, морфологию и молекулярный состав, что является мощным инструментом для исследования заболеваний и процессов старения.
Для начала разогрейте лазер и подождите примерно от 15 до 20 минут. Включите блок управления, затем контроллер сенсорной панели, адаптер переменного тока для основного лазерного пульта дистанционного управления и адаптер переменного тока для дистанционного управления сублазером, затем включите детектор кремниевых фотодиодов и синхронный усилитель. Настройте лазерную систему с накачкой луча, настраиваемым в диапазоне от 780 нанометров до 990 нанометров, с длительностью импульса от пяти до шести пикосекунд и частотой повторения 80 мегагерц.
Луч лазера Стокса должен иметь фиксированную длину волны 1031 нанометр, импульс в шесть пикосекунд и частоту повторения 80 мегагерц. Убедитесь, что оба луча насоса и стокса имеют низкую мощность, не менее 20 милливатт, чтобы она была видна на юстировочной пластине. Нанесите масло на масляный конденсатор с высокой числовой апертурой.
Установите предметное стекло микроскопа на масляный конденсатор и поместите крупную каплю воды на предметное стекло микроскопа для объектива 25X для воды. Отрегулируйте Z-ступень, чтобы настроить фокус до тех пор, пока яркое светлопольное изображение биологического образца не станет видимым под объективом 25X для воды. Начните процесс визуализации в правильной последовательности, чтобы избежать фотообесцвечивания.
Чтобы быстро переключаться между MPF и SHG, переключитесь с балки насоса на неподвижную балку Стокса. Выберите разрешение изображения 512 на 512 пикселей. Установите время задержки на восемь микросекунд на пиксель для MPF и SHG, со средним значением кадра выше трех.
Используйте 40 микросекунд на пиксель со средним значением кадра два для модальности SRS. Чтобы получить автофлуоресценцию с помощью MPF, выключите луч лазера Стокса. Настройте лазер накачки на 800 нанометров, чтобы возбудить NADH и флавин.
Получите сигнал коллагенового волокна с помощью ГВГ. Выключите лазерный луч накачки и используйте только лазерный луч Стокса мощностью 500 милливатт. Получите пространственное распределение белков и липидов с помощью SRS.
Держите оба лазерных луча включенными и отрегулируйте частоту лазерного луча в соответствии с конкретной модой колебаний для каждой молекулы. Чтобы получить наборы данных гиперспектральных изображений SRS, выберите режим набора и установите диапазон длин волн от 781,3 нанометров до 806,5 нанометров. Выберите число стека не менее 60 и захватите стек гиперспектральных изображений.
Сохраните все изображения одних и тех же областей интереса в одной папке и убедитесь, что формат изображения — файл Olympus OIR. Автофлуоресценция и SRS-визуализация успешно захватили метаболическую и структурную информацию из легочной ткани человека. Ратиометрический анализ оптического окислительно-восстановительного коэффициента и коэффициента ненасыщения липидами позволил получить пространственные распределения метаболической активности и молекулярного состава в легочной ткани человека.
Количественное сравнение окислительного стресса и ненасыщения липидами между здоровой и опухолевой тканью выявило различия в метаболических состояниях.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
В данном исследовании представлена мультимодальная платформа оптической визуализации, позволяющая визуализировать и количественно оценивать клеточную динамику и метаболизм. Используя различные методы визуализации, мы можем получить представление о клеточном и молекулярном окружении при различных патологиях.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Нейробиология
- Клеточная биология
- Оптическая визуализация
Теоретическая база
- Мультимодальная микроскопия позволяет измерять молекулярные и метаболические различия.
- Она обеспечивает целостное представление о патофизиологических изменениях.
- Сфера применения расширяется в клинических условиях, особенно с использованием микроэндоскопов.
- Специально сконструированные системы микроскопии позволяют решать сложные экспериментальные задачи.
Цель исследования
- Для одновременной визуализации метаболизма, морфологии и молекулярного состава.
- Для исследования заболеваний и процессов старения.
- Для классификации различных подтипов рака молочной железы.
Используемые методы
- Мультифотонная флуоресцентная микроскопия
- Микроскопия на основе генерации второй гармоники
- Микроскопия стимулированного рамановского рассеяния
- Безмаркерные методы биоортогональной визуализации
Основные результаты
- Значительный прогресс в понимании липидного обмена в модельных организмах.
- Выявление пространственной неоднородности клеточной динамики.
- Классификация подтипов рака молочной железы с использованием методов визуализации.
- Улучшенная визуализация метаболических процессов в головном мозге.
Выводы
- Мультимодальный подход является мощным инструментом для исследования заболеваний.
- Методы безмаркерной визуализации позволяют получить комплексное представление о клеточной среде.
- Будущие применения могут способствовать дальнейшему расширению возможностей клинической визуализации.
Часто задаваемые вопросы
Практическая значимость для отрасли
Мультимодальные платформы для оптической визуализации, объединяющие методы МФК, ВГГ и СРР, позволяют проводить одновременный безметочный количественный анализ клеточного метаболизма, морфологии и молекулярного состава с субклеточным разрешением. Эта возможность удовлетворяет критическую потребность в получении высокосодержательных, пространственно разрешенных метаболических и структурных данных на этапах раннего поиска и трансляционных исследований, что повышает прогностическую достоверность моделирования заболеваний и снижает риски при изучении механизмов. Способность платформы осуществлять корегистрацию нескольких функциональных показателей из одной и той же биологической области оптимизирует принятие решений по портфелю препаратов и способствует риск-ориентированному продвижению разработок.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Первичный поиск и валидация мишени
- Обеспечивает прямую визуализацию и количественную оценку метаболической активности и молекулярной гетерогенности в системах, имеющих значение для изучения заболеваний.
- Способствует механистическому снижению рисков путем сопоставления метаболических состояний со структурными и композиционными характеристиками.
- Облегчает функциональную валидацию мишеней с помощью безмаркерной мультиплексной визуализации живых клеток и тканей.
Скрининг и разработка методов анализа
- Обеспечивает получение валидированных и воспроизводимых результатов визуализации для количественной оценки метаболических и структурных биомаркеров.
- Способствует стандартизации анализа за счет возможности одновременного получения данных с использованием нескольких модальностей из одного и того же участка образца.
- Ускоряет подготовку к скринингу за счет снижения потребности в экзогенных метках и минимизации воздействия на образец.
Трансляционные и доклинические исследования
- Сопоставляет результаты метаболического и молекулярного имиджинга с прогрессированием заболевания и терапевтическим ответом в доклинических моделях.
- Обеспечивает пространственное картирование метаболической гетерогенности, имеющей значение для биологии опухолей и нейродегенерации.
- Поддерживает непрерывность процесса от этапа открытия до доклинической валидации, предоставляя безмаркерные показатели in situ.
Интеграция конвейеров и рабочих процессов
Эта мультимодальная платформа визуализации связывает этапы первичного поиска, идентификации ведущих соединений и доклинических исследований, предоставляя мультиплексные количественные данные о целостных биологических системах.
- Открывательная биология: объединяет проверку гипотез и уточнение сигнальных путей путем корреляции метаболических, структурных и композиционных данных.
- Скрининг: обеспечивает воспроизводимые количественные результаты визуализации, подходящие для сравнительного анализа различных условий.
- Аналитика: предоставляет рациометрические и пространственно-разрешенные измерения окислительного стресса и ненасыщенности липидов для проведения надежного статистического анализа.
- Трансляционные исследования: позволяет сопоставлять биомаркеры визуализации с патологическими состояниями и результатами терапии в модельных системах.
- Корпоративное использование: предлагает масштабируемую возможность безмаркерной визуализации, адаптируемую для различных биологических моделей и областей заболеваний.
Операционное и корпоративное влияние
- Научная ценность: повышает точность прогнозирования и снижает механистическую неопределенность при валидации мишеней и сигнальных путей.
- Операционная ценность: улучшает стандартизацию, воспроизводимость и масштабируемость рабочих процессов визуализации.
- Стратегическая ценность: оптимизирует принятие решений о продолжении или прекращении разработок (go/no-go) и повышает эффективность использования капитала за счет получения высококонтентных мультиплексных данных.
- Влияние на портфель: поддерживает приоритизацию с учетом рисков и продвижение программ поиска и доклинических исследований.
Особенности реализации
- Требуется опыт работы с современными методами оптической визуализации и интеграцией мультимодального оборудования.
- Необходимы специализированные приборы, включая перестраиваемые лазеры и синхронизированные системы детектирования.
- Требуется межкомандная стандартизация протоколов визуализации и конвейеров анализа данных.
- Адаптация для различных модельных систем может потребовать оптимизации параметров визуализации и подготовки образцов.
- Сложность интеграции оборудования и управления данными может ограничить пропускную способность в некоторых условиях.
