在纳米尺度分辨率下,在单个细胞内对自组装纳米粒子进行三维无标签观测
Huige Zhou1,2,3, Yuecong Guo1,2, Tianyu Fu4
1New Cornerstone Science Laboratory, CAS Key Laboratory for Biomedical Effects of Nanomaterials and Nanosafety and CAS Center for Excellence in Nanoscience, National Center for Nanoscience and Technology of China, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China.
ACS nano
|July 13, 2024
概括
这项研究引入了一种新的深度学习和X射线纳米图形学方法,用于在单细胞内可视化自组装的超小氧化铁纳米颗粒. 这种技术使得纳米粒子行为的详细,无标签的分析,以改善纳米药物设计.
科学领域:
- 纳米医学是一种纳米医学.
- 生物物理学的生物物理.
- 先进的成像技术,以及先进的成像技术.
背景情况:
- 了解纳米粒子 (NP) 细胞内行为对于纳米医学自组装至关重要.
- 在细胞内3D观测自我组装的NP,在无标签和定量上是具有挑战性的.
- 细胞内环境对纳米粒子的表征构成困难.
研究的目的:
- 开发一种用于可视化和量化单细胞内自组装的超小氧化铁 (USIO) 纳米粒子的方法.
- 为了使细胞内纳米粒子行为的无标签,现场分析.
- 为提供精确表征的工具,以增强生物响应纳米医学.
主要方法:
- 采用了深度学习和同步子辐射硬X射线纳米图谱的组合.
- 该方法允许对纳米粒子进行3D,无标签的定量观测.
- 超微铁氧化物 (USIO) 纳米粒子在完整的单细胞内被可视化.
主要成果:
- 获得了NP分布,形态和位置的全面信息.
- 研究了NP与细胞器官之间的相互作用.
- 在各种条件下对异质的USIO NP大小和形态进行了定量分析.
结论:
- 开发的深度学习辅助的X射线纳米图形是有效的细胞内纳米粒子可视化.
- 这种无标签的现场方法有助于精确表征细胞内自组装NP.
- 该技术可以改善生物响应纳米医学的评估和设计.
