由IBS分子光谱和动力学研究中心的研究人员开发的反射矩阵显微镜的原理图 该系统利用共焦扫描和马赫-曾德尔干涉仪,类似于相干光学显微镜。然而,取代通用传感器,从样本反射的波前干涉图像由相机进行测量。此外,还引入了空间光调制器(SLM)来校正采样引起的波前畸变。(BS:分束镜,GMx/y: Galvo反射镜,DG:衍射光栅,sDM:光谱二色镜,OL:物镜) 非侵入性显微技术如光学相干显微镜和双光子显微镜通常用于活体组织的体内成像。当光线穿过混浊的物质,如生物组织时,会产生两种光:弹道光子和多重散射光子。弹道光子直接穿过物体而不经历任何偏转,因此被用来重建物体图像。另一方面,由随机偏折产生的多重散射光子在重建图像中以零散光斑噪声的形式出现。随着光传播的距离增加,多重散射光子和弹道光子之间的比率急剧增加,从而模糊了图像信息。在图像重建过程中,除了多重散射光产生的噪声外,弹道光的光学像差还会造成对比度降低和图像模糊。 特别是骨组织内部结构复杂,导致严重的多重光散射和复杂的光学像差。当观察小鼠完整大脑颅骨的光学成像时,由于强烈的斑点噪声和图像失真,神经系统的精细结构很难可视化。这在神经科学研究中是个问题,由于老鼠被广泛用作生物机体模型。受制于目前使用的成像技术的限制,头骨必须被移除或变薄,才能在显微镜下观察脑组织的神经网络。 因此,人们提出了其他方法来实现活体组织的更深层次成像。例如,三光子显微镜近年来已经成功地用于小鼠颅骨下的神经元成像。然而,三光子显微镜由于在红外范围内使用了一个激发窗口,因此受到低激光重复率的限制,在活体成像过程中会损伤活组织。它也有过度的激发能力,这意味着光漂白比双光子方法更广泛。 (a)在高像差介质下使用西门子星分辨率靶作为要成像的测试样本。 (b)像差校正前的常规光学相干显微图像。 (c)利用反射矩阵显微镜获得的像差校正图像。 最近,韩国首尔基础科学研究所(IBS)分子光谱学与动力学中心Choi Wonshik教授领导的研究小组在深部组织光学成像方面取得了重大突破。他们开发了一种新型光学显微镜,可以穿过完整的小鼠颅骨成像,获得脑组织神经网络的显微图像,而不会损失空间分辨率。 这种新的显微镜被称为“反射矩阵显微镜”,它结合了硬件和计算自适应光学(AO)的能力,AO是一种最初为地面天文学开发的用于校正光学像差的技术。传统的共聚焦显微镜只测量焦点成像处的反射信号,并丢弃所有的失聚焦光,而反射矩阵显微镜则记录在焦点以外位置的所有散射光子。然后使用一种名为单散射闭环积累(CLASS)的新AO算法对散射的光子进行计算校正,该算法是该团队在2017年开发的。该算法利用所有散射光选择性地提取弹道光并校正严重的光学像差。与大多数传统的AO显微镜系统相比,它需要明亮的点,如反射器或荧光物体作为导航,类似于AO在天文学中的使用,反射矩阵显微镜工作时不需要任何荧光标记,也不依赖于目标的结构。此外,可以校正的像差规模是常规AO系统的10倍以上。 反射矩阵显微镜的一大优点是可以与已经广泛应用于生命科学领域的传统双光子显微镜直接结合。为了消除双光子显微镜激发光束产生的像差,该团队在反射矩阵显微镜中部署了基于硬件的自适应光学来抵消老鼠头骨的像差。他们通过取得老鼠头骨后神经元树突棘的双光子荧光图像来展示这种新显微镜的分辨能力,其空间分辨率接近衍射极限。通常情况下,传统的双光子显微镜无法分辨出树突棘的精细结构,除非将脑组织完全从颅骨上移除。这是一项非常重要的成就,因为韩国的研究小组首次穿过完整的小鼠颅骨取得了高分辨率的神经网络图像。这意味着现在有可能研究老鼠大脑最原始的状态。 [图3-1]穿过小鼠完整颅骨对脑内髓鞘轴突进行无荧光标记的反射图像。 (a)颅骨和脑样本成像图 (b)由传统相干光学显微镜取得的反射图像。头骨的厚度约为100μm (c)反射矩阵显微镜获得的无像差高分辨率图像。 (d)通过一种新的像差校正算法得到的局部区域的波前像差相位图。 [图3-2]展示了通过完整小鼠颅骨进行双光子荧光成像的像差校正。 (a)和(b)两个不同深度神经元树突的双光子荧光图像。(c)和(d) SLM物理校正像差后的图像。完整颅骨的厚度约为85度。 主持这项研究的研究教授Yoon Seokchan和研究生Lee Hojun说:“通过纠正波前畸变,我们可以将光能集中在活体组织内任何所需的位置……我们的显微镜可以让我们研究活体组织深处的精细内部结构,这些结构是其他任何方法都无法解决的。这将极大地帮助我们在早期疾病诊断和神经科学的研究。” 研究人员确定了他们的下一个研究方向,将显微镜的形状因素降到最低,并提高其成像速度。其目标是开发一种用于临床的无荧光标记的大景深反射式阵列显微镜。
副主任Choi Wonshik说:“反射矩阵显微镜是下一代成像技术,它超越了传统光学显微镜的局限。这将允许我们扩大对光通过散射介质传播的理解,并扩大光学显微镜可以探索的应用范围。” |
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