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高分辨率IMC新技術(shù)實現(xiàn)低于350納米的分辨率

瀏覽次數(shù):87 發(fā)布日期:2025-12-5  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

成像質(zhì)譜細(xì)胞術(shù)(Imaging Mass Cytometry, IMC)是一種強大的多重成像技術(shù),用于研究健康與疾病狀態(tài)下組織的細(xì)胞表型和空間組織。然而,傳統(tǒng)IMC的空間分辨率目前僅為1微米,能夠分辨單細(xì)胞和大型亞細(xì)胞區(qū)室,但無法解析亞微米級的細(xì)胞內(nèi)結(jié)構(gòu)。本文報道了一種提高IMC分辨率的方法,使其接近光學(xué)顯微鏡的水平。高分辨率IMC(HR-IMC)采用過采樣方法結(jié)合點擴散函數(shù)去卷積技術(shù),實現(xiàn)了低于350納米的分辨率。研究展示了HR-IMC在解析亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)(如核焦點和線粒體網(wǎng)絡(luò))方面的性能,這些結(jié)構(gòu)此前用IMC無法檢測到,并應(yīng)用于可視化化療誘導(dǎo)的患者來源卵巢癌細(xì)胞的擾動。

本研究的重大發(fā)現(xiàn)由Alina Bollhagen、James Whipman、Ricardo Coelho、Viola Heinzelmann-Schwarz、Francis Jacob和Bernd Bodenmiller共同完成。研究成果以題為“High-resolution imaging mass cytometry to map subcellular structures”的論文形式,于2025年10月在《Nature Methods》期刊在線發(fā)表。

重要發(fā)現(xiàn)
01技術(shù)原理與開發(fā)背景
成像質(zhì)譜細(xì)胞術(shù)(IMC)通過激光燒蝕金屬同位素標(biāo)記的抗體并結(jié)合質(zhì)譜檢測,避免了自發(fā)熒光和循環(huán)偽影,但其分辨率受限于激光燒蝕點大。1微米),無法解析小于2微米的亞細(xì)胞結(jié)構(gòu),如線粒體和核仁。提高分辨率面臨技術(shù)挑戰(zhàn),包括激光穩(wěn)定性、組織穿透和熱降解問題。計算方法是潛在解決方案,但現(xiàn)有策略如盲去卷積或跨模態(tài)學(xué)習(xí)依賴強先驗假設(shè)或高分辨率訓(xùn)練數(shù)據(jù)。本研究提出HR-IMC,基于過采樣和圖像去卷積,無需硬件修改即可提升分辨率。

HR-IMC的核心原理是使用標(biāo)準(zhǔn)1微米激光點以亞微米步長(如333納米)對組織進行采樣,產(chǎn)生部分重疊的燒蝕區(qū)域。通過降低每次激光能量,實現(xiàn)多次重疊燒蝕,從而將單個像素細(xì)分為多個子像素。去卷積過程利用點擴散函數(shù)(PSF)模型,校正邊界子像素的影響,重建高分辨率圖像。點擴散函數(shù)基于子像素的面積貢獻和信號損失模型構(gòu)建,其中信號損失通過重復(fù)燒蝕實驗量化,確保去卷積的準(zhǔn)確性。

02實驗驗證與性能評估
研究通過多種組織類型(如扁桃體、肺腺癌、胎盤等)驗證HR-IMC的性能。首先,與免疫熒光(IF)顯微鏡比較顯示,HR-IMC在333納米分辨率下能捕獲與IF相當(dāng)?shù)募?xì)節(jié),如波形蛋白、平滑肌肌動蛋白(SMA)、ATP5A和GLUT1等標(biāo)記物的分布。像素級空間相關(guān)性分析表明,HR-IMC與IF數(shù)據(jù)的相關(guān)性優(yōu)于經(jīng)典IMC。在扁桃體組織中,HR-IMC改善了細(xì)胞核分割,更準(zhǔn)確地分離相鄰細(xì)胞,減少了經(jīng)典IMC中常見的“BnT”細(xì)胞(B細(xì)胞與T細(xì)胞交互無法分割的現(xiàn)象)比例。

其次,在高級別漿液性卵巢癌(HGSOC)組織和應(yīng)用中,HR-IMC揭示了亞微米級結(jié)構(gòu),如環(huán)繞細(xì)胞核的線粒體網(wǎng)絡(luò)、纖維狀SMA纖維以及核內(nèi)Ki-67焦點。這些結(jié)構(gòu)在經(jīng)典IMC中無法分辨。通過像素級聚類分析,HR-IMC識別出13個亞細(xì)胞簇,對應(yīng)線粒體、DNA損傷區(qū)等,而模擬經(jīng)典IMC的數(shù)據(jù)則顯示標(biāo)記物分離不清。聚類質(zhì)量指標(biāo)(如輪廓寬度和鄰域純度)證實HR-IMC能更好區(qū)分亞細(xì)胞區(qū)室。

03生物學(xué)應(yīng)用與結(jié)論
在患者來源的卵巢癌細(xì)胞3D培養(yǎng)模型中,HR-IMC用于分析化療(卡鉑和紫杉醇)誘導(dǎo)的亞細(xì)胞變化。差異豐度分析顯示,化療后DNA損傷和修復(fù)簇上調(diào),增殖簇下調(diào),符合化療響應(yīng)機制。像素級相關(guān)性分析揭示了p-H2AX與開放染色質(zhì)區(qū)域共定位的變化。此外,在組織原位分析中,HR-IMC區(qū)分了不同細(xì)胞類型(如腫瘤細(xì)胞、免疫細(xì)胞和成纖維細(xì)胞)的線粒體網(wǎng)絡(luò),顯示腫瘤細(xì)胞具有更高線粒體密度和互聯(lián)性,缺氧腫瘤細(xì)胞線粒體含量減少且GLUT1表達增加。這些結(jié)果表明HR-IMC能原位映射細(xì)胞類型特異性亞細(xì)胞架構(gòu),為疾病機制研究提供新視角。

創(chuàng)新與亮點
01突破成像難題
傳統(tǒng)IMC的分辨率受限于物理激光點大小,無法解析亞細(xì)胞結(jié)構(gòu),這限制了其在細(xì)胞生物學(xué)中的應(yīng)用。HR-IMC通過過采樣和計算去卷積,突破了這一瓶頸,將分辨率提升至350納米以下,接近光學(xué)顯微鏡水平。這一突破解決了IMC在亞微米尺度成像的固有 trade-offs,如激光能量與組織完整性的平衡問題。與現(xiàn)有超分辨率方法相比,HR-IMC不依賴大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)或復(fù)雜推斷,而是基于實驗采集優(yōu)化,更具實用性和可推廣性。

02新技術(shù)方法
HR-IMC的創(chuàng)新點在于將過采樣策略與PSF去卷積獨特結(jié)合,專為IMC數(shù)據(jù)特性定制。過采樣通過調(diào)整激光步長和能量實現(xiàn),而PSF模型考慮了激光燒蝕的幾何效應(yīng)和信號衰減,確保去卷積的準(zhǔn)確性。該方法在標(biāo)準(zhǔn)成像系統(tǒng)上即可實施,無需硬件升級,降低了應(yīng)用門檻。此外,研究提供了詳細(xì)的操作指南,包括激光能量優(yōu)化、數(shù)據(jù)采集和圖像處理步驟,使其他研究者能輕松復(fù)現(xiàn)。

03光學(xué)生物醫(yī)療價值
在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,HR-IMC的價值體現(xiàn)在多個方面。首先,它實現(xiàn)了高度多重(如25重抗體面板)的亞細(xì)胞成像,能同時分析多種蛋白的空間分布,用于發(fā)現(xiàn)細(xì)胞表型、器官器特異性信號事件和疾病標(biāo)志物。例如,在卵巢癌研究中,HR-IMC可視化化療對亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)的影響,為藥物研發(fā)提供新工具。其次,改善的分割能力有助于精準(zhǔn)細(xì)胞分類,在免疫腫瘤學(xué)中減少誤判。與光學(xué)成像技術(shù)(如免疫熒光)的兼容性使其成為多模態(tài)成像的橋梁,有望推動空間組學(xué)發(fā)展。未來,結(jié)合信號放大方法(如SABER-IMC),可進一步克服信號強度挑戰(zhàn),拓展至臨床診斷應(yīng)用。

總結(jié)與展望
本研究開發(fā)的HR-IMC技術(shù)成功將成像質(zhì)譜細(xì)胞術(shù)的分辨率提升至亞微米級別,通過過采樣和去卷積方法,實現(xiàn)了對亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)的精細(xì)映射。實驗證明,該技術(shù)在多種組織類型和疾病模型中均表現(xiàn)出色,不僅能解析線粒體網(wǎng)絡(luò)、核焦點等結(jié)構(gòu),還能揭示化療誘導(dǎo)的細(xì)胞內(nèi)變化。創(chuàng)新點在于無需硬件改造即可在現(xiàn)有系統(tǒng)上部署,兼顧了分辨率與多重成像優(yōu)勢。盡管目前受限于激光燒蝕精度和成像時間,但隨著儀器進步和計算優(yōu)化,這些限制有望克服。HR-IMC為細(xì)胞生物學(xué)研究開辟了新途徑,未來或可用于發(fā)現(xiàn)復(fù)雜細(xì)胞架構(gòu)和疾病特異性表型,推動精準(zhǔn)醫(yī)療和基礎(chǔ)科學(xué)進展。展望中,進一步整合深度學(xué)習(xí)和其他超分辨率技術(shù),將強化其在單細(xì)胞分析中的領(lǐng)導(dǎo)地位。

論文信息
聲明:本文僅用作學(xué)術(shù)目的。
Bollhagen A, Whipman J, Coelho R, Heinzelmann-Schwarz V, Jacob F, Bodenmiller B. High-resolution imaging mass cytometry to map subcellular structures. Nat Methods. 2025 Oct 30.

DOI:10.1038/s41592-025-02889-8.

發(fā)布者:羅輯技術(shù)(武漢)有限公司
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