Avanzamenti nell'Imaging Veloce per la Ricerca Biologica
Nuovo metodo di imaging cattura in dettaglio i rapidi movimenti di microscopici nuotatori.
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Indice
- Il Problema con le Tecniche di Imaging Attuali
- Comprendere la Tomografia Diffrattiva Ottica
- Un Nuovo Approccio: Tomografia Diffrattiva Ottica con Sintesi di Fourier
- Vantaggi della FS-ODT
- L'Importanza delle Tecniche Computazionali
- Risultati dagli Esperimenti di Imaging con FS-ODT
- Tracciamento in Tempo Reale e Studi Idrodinamici
- Sfide e Direzioni Futuri
- Conclusione
- Fonte originale
- Link di riferimento
Le tecniche di imaging sono super importanti per studiare i processi biologici che succedono in fretta in ambienti 3D. Una delle sfide è avere una visione chiara di come piccoli nuotatori, come i batteri, interagiscono con i liquidi densi intorno a loro. Per affrontare questo, servono nuovi metodi di imaging che possano catturare questi movimenti veloci in dettaglio.
Il Problema con le Tecniche di Imaging Attuali
Molti metodi di imaging attuali, come la microscopia a fluorescenza, sono molto usati in biologia, ma hanno i loro svantaggi. Per esempio, possono danneggiare le cellule vive nel tempo, limitando quanto a lungo puoi osservarle. Alcune soluzioni prevedono di usare particelle speciali, come i punti quantici, che sono meno dannose, ma anche queste possono essere complicate da gestire.
Recentemente, i ricercatori hanno iniziato a usare un tipo di imaging chiamato imaging di fase quantitativa (QPI). QPI può misurare i cambiamenti nella luce causati dal campione senza avere bisogno di quei marcatori fluorescenti dannosi. Questo può aiutare i ricercatori a evitare alcuni problemi legati all'imaging a fluorescenza, come bassi livelli di segnale e danni al campione.
Comprendere la Tomografia Diffrattiva Ottica
Una tecnica promettente in questo campo si chiama tomografia diffrattiva ottica (ODT). L'ODT funziona illuminando un campione con luce coerente da angolazioni diverse per creare un'immagine 3D. Può fornire informazioni su come la luce passa attraverso materiali differenti, utile per l'imaging di campioni dove si verifica molta diffusione della luce.
Tuttavia, l'ODT tradizionale può essere lenta perché di solito necessita di raccogliere molte immagini per creare una vista 3D di alta qualità. Infatti, spesso richiede più di 100 immagini, rendendola due volte più lenta rispetto ad altri metodi. Questo è un grosso limite quando si studiano oggetti che si muovono rapidamente.
Un Nuovo Approccio: Tomografia Diffrattiva Ottica con Sintesi di Fourier
Per risolvere il problema della velocità, è stato sviluppato un nuovo metodo chiamato tomografia diffrattiva ottica con sintesi di Fourier (FS-ODT). La FS-ODT combina più angolazioni di luce in un'unica immagine, aiutando a creare una visione più ampia mentre accelera il processo di imaging. Questa tecnica consente ai ricercatori di raccogliere dati a una velocità di migliaia di fotogrammi al secondo, abbastanza veloce da catturare i movimenti rapidi dei piccoli nuotatori.
La FS-ODT utilizza un dispositivo chiamato dispositivo micro-mirrored digitale (DMD) per controllare e modellare i pattern di luce. Posizionando il DMD in un posto specifico nell'impostazione di imaging, gli scienziati possono creare una vasta gamma di angoli e posizioni di luce con un'unica immagine. Questo si realizza mostrando molti piccoli punti di luce sul DMD che possono essere facilmente regolati.
Vantaggi della FS-ODT
Il principale vantaggio della FS-ODT è la sua capacità di raccogliere più informazioni in ogni immagine. Mischiando più angolazioni e posizioni della luce, questo metodo accelera l'intero processo di imaging. I ricercatori possono osservare oggetti in rapido movimento senza perdere dettagli sul loro ambiente circostante.
La FS-ODT è stata testata su vari campioni, come composizioni conosciute e piccoli batteri nuotatori. I risultati mostrano che questo metodo può ricostruire accuratamente le strutture interne di questi campioni, fornendo intuizioni preziose sulle loro dinamiche.
L'Importanza delle Tecniche Computazionali
Con il metodo FS-ODT che genera immagini più complesse, servono anche tecniche computazionali avanzate per elaborare e interpretare i dati. Servono algoritmi speciali per ricostruire accuratamente le immagini basate sui dati raccolti. I ricercatori stanno sviluppando nuovi modi per affrontare queste sfide di Ricostruzione delle immagini, che possono essere complicate dai pattern di luce sovrapposti.
Un approccio chiave è usare algoritmi iterativi che perfezionano l'immagine in base ai risultati precedenti. Questi algoritmi possono anche applicare tecniche di regolarizzazione per stabilizzare i risultati, promuovendo ricostruzioni più accurate fisicamente.
Risultati dagli Esperimenti di Imaging con FS-ODT
La FS-ODT ha dimostrato le sue capacità attraverso vari esperimenti. Campioni fissi, come specifici tipi di protisti, sono stati immaginati per valutare la qualità della ricostruzione in relazione al multiplexing angolare utilizzato. I risultati dimostrano che diversi livelli di multiplexing producono vari livelli di dettaglio e accuratezza.
Campioni dinamici, tra cui microsfere in diffusione e batteri attivi, sono stati anche studiati. La FS-ODT ha tracciato efficacemente i movimenti di questi campioni e fornito dati che aiutano a capire la loro motilità in ambienti complessi.
Tracciamento in Tempo Reale e Studi Idrodinamici
Una delle applicazioni chiave della FS-ODT è nello studio di come le entità microbiologiche, come i batteri, si muovono in diversi liquidi. Con la sua veloce velocità di imaging, la FS-ODT permette ai ricercatori di osservare i movimenti di questi piccoli nuotatori in tempo reale. Capire il movimento di tali organismi può fornire intuizioni sul loro comportamento e interazioni nei loro ambienti.
Osservando come piccole particelle si diffondono nei liquidi, gli scienziati possono saperne di più sulle forze in gioco attorno a questi oggetti. Tali studi possono rivelare come la presenza di confini o altre particelle influisce sul movimento degli organismi nuotanti.
Sfide e Direzioni Futuri
Anche se la FS-ODT mostra un grande potenziale, ci sono ancora sfide da superare. Migliorare ulteriormente la velocità di imaging e sviluppare tecniche di ricostruzione computazionale più avanzate sono aree importanti per il lavoro futuro.
Per esempio, passare a modelli DMD più veloci potrebbe aumentare significativamente la velocità di imaging complessiva. I ricercatori vedono anche potenziale nell'uso di tecniche di deep learning per affinare la qualità delle immagini e accelerare il processo di analisi.
Conclusione
La FS-ODT rappresenta un avanzamento entusiasmante nelle tecniche di imaging per la ricerca biologica. Abilitando imaging ad alta velocità e dettagliato di campioni dinamici, questo metodo apre la porta a nuove scoperte in biologia e fisica. Lo sviluppo continuato in questo settore porterà probabilmente a ulteriori intuizioni sui comportamenti complessi di organismi minuscoli e le loro interazioni all'interno di ambienti dinamici.
Titolo: Fourier synthesis optical diffraction tomography for kilohertz rate volumetric imaging
Estratto: Many biological and soft matter processes occur at high speeds in complex 3D environments, and developing imaging techniques capable of elucidating their dynamics is an outstanding experimental challenge. Here, we introduce Fourier Synthesis Optical Diffraction Tomography (FS-ODT), a novel approach for high-speed quantitative phase imaging capable of recording the 3D refractive index at kilohertz rates. FS-ODT introduces new pattern generation and inverse computational strategies that multiplex tens of illumination angles in a single tomogram, dramatically increasing the volumetric imaging rate. We validate FS-ODT performance by imaging samples of known composition and accurately recovering the refractive index for increasing pattern complexity. We further demonstrate the capabilities of FS-ODT for probing complex systems by studying the hindered diffusion of colloids in solution and the motility of single-cellular bacterial swimmers. We believe that FS-ODT is a promising approach for unlocking challenging imaging regimes in biophysics and soft matter that have been little explored, including understanding the physical interactions of colloids and microswimmers with their viscous 3D environment and the interplay between these stimuli and the molecular response of biological systems.
Autori: Peter T. Brown, Nikta Jabbarzadeh, Aidan Pintuff, Luis Meneses, Ekaterina Monakhova, Rory Kruithoff, Navish Wadhwa, Domenico F. Galati, Douglas P. Shepherd
Ultimo aggiornamento: 2024-05-08 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2309.16912
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.16912
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://doi.org/
- https://doi.org/10.1038/nmeth.4344
- https://doi.org/10.1364/oe.435915
- https://doi.org/10.1002/advs.201903783
- https://doi.org/10.1038/s41566-018-0253-x
- https://doi.org/10.1073/pnas.191361398
- https://doi.org/10.1364/OE.23.008773
- https://doi.org/10.1103/physrevlett.93.037401
- https://doi.org/10.1016/0030-4018
- https://doi.org/10.1364/ol.6.000374
- https://doi.org/10.1046/j.0022-2720.2001.00980.x
- https://doi.org/10.1364/ol.31.000178
- https://doi.org/10.1038/nmeth1078
- https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.97.168102
- https://doi.org/10.1038/nphoton.2013.187
- https://doi.org/10.1364/OE.27.018069
- https://doi.org/10.1038/s41377-020-0249-4
- https://doi.org/10.1364/ao.18.003661
- https://doi.org/10.1364/ol.40.005407
- https://doi.org/10.1117/12.2216769
- https://doi.org/10.1117/12.2078111
- https://doi.org/10.1117/12.526903
- https://doi.org/10.1364/OE.454910
- https://doi.org/10.1364/optica.4.000537
- https://doi.org/10.1364/BOE.8.005776
- https://doi.org/10.1364/ol.42.000999
- https://doi.org/10.1038/s41598-018-27399-w
- https://doi.org/10.1364/oe.26.000428
- https://doi.org/10.1117/12.2547017
- https://arxiv.org/abs/2202.03627
- https://doi.org/10.1364/boe.422703
- https://doi.org/10.1364/boe.5.002376
- https://doi.org/10.1364/OE.469503
- https://doi.org/10.1117/1.oe.54.2.024107
- https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2017.10.005
- https://doi.org/10.1177/016173468200400404
- https://doi.org/10.1117/1.jbo.19.1.011005
- https://doi.org/10.1364/oe.21.032269
- https://doi.org/10.1186/s12859-015-0764-0
- https://doi.org/10.1364/boe.7.004086
- https://doi.org/10.1117/12.2229732
- https://doi.org/10.1364/optica.2.000104
- https://doi.org/10.1364/optica.2.000517
- https://doi.org/10.1109/tci.2016.2519261
- https://doi.org/10.1103/physrevapplied.9.034027
- https://doi.org/10.1364/optica.6.001211
- https://doi.org/10.1038/s41377-019-0195-1
- https://doi.org/10.1109/lsp.2016.2579647
- https://doi.org/10.1364/optica.383030
- https://doi.org/10.1364/optica.446511
- https://doi.org/10.1364/OE.486296
- https://doi.org/10.1364/oe.25.021786
- https://doi.org/10.1364/oe.26.002749
- https://doi.org/10.1109/tci.2017.2764461
- https://doi.org/10.1109/tci.2020.2969070
- https://doi.org/10.1364/OE.477396
- https://arxiv.org/abs/2303.03793
- https://doi.org/10.1364/oe.24.013881
- https://doi.org/10.1137/080716542
- https://doi.org/10.1073/pnas.1019079108
- https://arxiv.org/abs/21690349
- https://doi.org/10.1038/s41586-022-04509-3
- https://doi.org/10.1016/j.ultramic.2008.12.011
- https://www.ebook.de/de/product/2532258/h_brenner_j_happel_low_reynolds_number_hydrodynamics.html
- https://doi.org/10.1038/nbt.4115
- https://doi.org/10.1038/s41377-023-01240-0
- https://github.com/QI2lab/mcSIM
- https://doi.org/10.1083/jcb.201409123
- https://doi.org/10.5281/zenodo.7662600
- https://github.com/QI2lab/localize-psf
- https://doi.org/10.5281/zenodo.7662602
- https://github.com/QI2lab/Gpufit
- https://doi.org/10.1038/s41598-017-15313-9
- https://doi.org/10.1006/jcis.1996.0217
- https://soft-matter.github.io/trackpy
- https://doi.org/10.1088/2050-6120/3/1/014001
- https://doi.org/10.1038/nmeth.2488
- https://doi.org/10.1023/b:jmiv.0000011325.36760.1e
- https://doi.org/10.1109/tmtt.1984.1132783
- https://doi.org/10.1364/JOSAA.11.000107