实时同步折射指数和子细胞生物学在衍射极限的厚度映射
Arturo Burguete-Lopez1, Maksim Makarenko1, Marcella Bonifazi1,2
1PRIMALIGHT, Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering (CEMSE), King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal, 23955-6900, Saudi Arabia.
Communications biology
|February 6, 2024
概括
本研究介绍了一种机器学习技术,用于使用标准摄像头和纳米结构膜实时绘制细胞折射率 (RI) 地图. 它使高级医学查和细胞研究能够进行高通量,无标签的分析.
科学领域:
- 生物物理学的生物物理.
- 光学成像技术的使用.
- 纳米技术 纳米技术
背景情况:
- 细胞折射率 (RI) 绘制对于了解微生物组成和开发自动化医疗查模型至关重要.
- 目前的RI映射技术需要改进,以实现高通量,准确的数据采集.
- 先进的RI映射对于提高自动化医疗查的准确度超过95%至关重要.
研究的目的:
- 开发一种基于机器学习的技术,用于实时RI和生物标本的厚度映射.
- 为了使细胞性质的无标签,高通量分析.
- 推进自动化医疗查和生物医学研究的能力.
主要方法:
- 利用机器学习方法与纳米结构膜相结合,分析生物样本.
- 使用常规彩色相机获取单个图像,以生成实时RI和厚度图.
- 从纳米结构膜吸收的发射光中利用复杂的反射光谱.
主要成果:
- 在衍射受限区域实现了10^-4 RI灵敏度和亚纳米厚度分辨率.
- 证明了HCT-116结直肠癌细胞 (30微米特征长度) 的亚细胞细分和3D重建.
- 该技术不需要先前的样本知识.
结论:
- 开发的技术提供了一种新的,无标签的实时RI和生物标本厚度映射方法.
- 这项技术可以显著提高自动化医疗查能力,并促进生物医学研究.
- 允许微观多细胞动态的详细分析,具有高精度和吞吐量.
