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本報北京4月3日電（記者晉浩天）北京大學未來技術學院席鵬團隊聯(lián)合東方理工大學金大勇團隊為活細胞內多細胞器的成像難題帶來了重大突破，他們利用新技術新方法成功實現(xiàn)了15種細胞結構的同時成像。該方法打破了傳統(tǒng)多色成像的通道數(shù)量上限，為測繪活細胞內多種亞細胞器互作圖譜提供有力工具。相關研究成果日前發(fā)表于《自然·通訊》。
“細胞是生命活動的基本單位，其內部包含眾多細胞器，這些細胞器相互協(xié)作，共同維持細胞的正常功能。然而，由于細胞器的尺寸微小、動態(tài)變化迅速且種類繁多，對活細胞內細胞器的實時成像一直是科學界面臨的難題?！毕i告訴記者，熒光染色是研究細胞器的重要工具，并多次獲得諾貝爾獎。與此同時，傳統(tǒng)的特異性熒光標記技術雖能對三四種細胞器進行成像，但隨著標記數(shù)目的增加，容易出現(xiàn)光譜串擾和標記不上等問題，嚴重阻礙了多細胞器互作的研究進程。
為破解這一難題，研究團隊采用“反其道而行之”的全新策略，即利用通用脂質染料（如尼羅紅）標記多達15種膜細胞器，結合光譜比率成像提取細胞器的“光學指紋”，并通過深度學習網(wǎng)絡實現(xiàn)高精度分割與多色成像?！芭c傳統(tǒng)的圖像分割相比，基于深度學習的方法不僅速度快、準確度高，還具有很強的穩(wěn)定性和可重復性。通過對大量圖像數(shù)據(jù)的訓練，研究團隊訓練的一組深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（DCNN）能夠自動識別細胞器的特征，從而實現(xiàn)對細胞器的快速分割和多路復用成像?！?/p>
“這一方法突破了傳統(tǒng)熒光成像的技術瓶頸，顯著提高了成像速度與通量，為活細胞器互作研究提供了全新工具?！毕i表示，這一成果的出現(xiàn)，標志著活細胞多細胞器成像技術邁入新階段。它不僅為細胞生物學研究提供了新的視角和工具，也為理解細胞器在健康和疾病中的作用提供了新的可能性。隨著該技術的進一步發(fā)展和應用，科學家將有望更深入地探索細胞的奧秘，為醫(yī)學研究和疾病治療帶來新希望。
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