（Nanowerk 新聞）一個研究小組升級了 3D 顯微斷層掃描在多重熒光成像中觀察無標記活細胞的動態。人工智慧(AI) 驅動的3D 全息顯微術實時從活的未標記生物細胞中提取各種分子資訊，無需外源標記或染色劑。
YongKeum Park 教授的團隊和初創公司 Tomocube 使用折射率作為測量手段對 3D 折射率斷層圖進行編碼。然後，他們使用基於深度學習的模型對資訊進行解碼，該模型從相應亞細胞目標的折射率測量中推斷出多個 3D 熒光斷層影象，從而實現多重顯微斷層掃描。
這項研究發表在Nature Cell Biology 上（“Label-free multiplexed microtomography of endogenous subcellular dynamics using generalizable deep learning”）。
基於人工智慧的全息顯微鏡概念的藝術渲染，允許從無標記全息成像中進行分子成像。（圖片：KAIST）
熒光顯微技術因其高生化特異性而成為應用最廣泛的光學顯微技術。然而，為了表達熒光蛋白，它需要進行基因操作或用熒游標記對細胞進行染色。這些標記過程不可避免地影響細胞的內在生理學。由於光漂白和光毒性，它在長期測量中也存在挑戰。多重熒光訊號的重疊光譜也阻礙了同時觀察各種結構。更關鍵的是，在製備細胞後，觀察細胞需要花費幾個小時。
3D 全息顯微鏡，也稱為全息斷層攝影術，正在提供無需預處理（例如染色）即可定量成像活細胞的新方法。全息斷層掃描可以準確、快速地測量細胞的形態和結構資訊，但只能提供有限的生化和分子資訊。
在此過程中建立的“人工智慧顯微鏡”利用了全息顯微鏡和熒光顯微鏡的特性。也就是說，可以在沒有熒游標記的情況下獲得來自熒光顯微鏡的特定影象。因此，顯微鏡可以在 3D 中觀察多種自然狀態的細胞結構，同時速度快至一毫秒，也可以進行數天的長期測量。
Tomocube-KAIST 團隊表明，可以從各種細胞和條件下的全息斷層影象中直接準確地預測熒光影象。利用人工智慧發現的折射率空間分佈與細胞主要結構之間的定量關係，可以破譯折射率的空間分佈。令人驚訝的是，它證實無論細胞型別如何，這種關係都是恆定的。
Park 教授說：“我們能夠開發出一種新概念顯微鏡，將幾種顯微鏡的優勢與人工智慧、光學和生物學的多學科研究相結合。它將立即適用於現有資料中未包含的新型細胞，並有望廣泛適用於各種生物和醫學研究。”
將AI提取的分子影象資訊與3D空間熒光染色物理得到的分子影象資訊進行對比，顯示出97%以上的一致性，這是肉眼難以分辨的水平。
“與從谷歌人工智慧團隊開發的模型中提取的熒光資訊的準確率低於 60% 相比，它表現出明顯更高的效能，”Park 教授補充道。
資料來源：韓國科學技術院
