北京大学未来技术学院席鹏团队联合东方理工大学金大勇团队在活细胞内多细胞器成像方面取得的重大突破。介绍了此前该领域面临的难题、团队采用的全新策略以及这一成果的意义和应用前景。
在科研的征程中，对于活细胞内多细胞器的成像研究一直是一道极具挑战性的难题。而如今，北京大学未来技术学院席鹏团队联合东方理工大学金大勇团队带来了令人振奋的消息，他们凭借新技术新方法，成功实现了15种细胞结构的同时成像。这一成果意义非凡，相关研究成果日前发表于《自然·通讯》。
细胞，作为生命活动的基本单位，其内部宛如一个复杂而精密的微型世界，包含着众多细胞器。这些细胞器就像一个个分工明确的小“部门”，相互协作，共同维持着细胞的正常功能。然而，由于细胞器尺寸微小，如同隐匿在微观世界的精灵；动态变化迅速，仿佛转瞬即逝的流星；且种类繁多，恰似夜空中难以计数的繁星，所以对活细胞内细胞器进行实时成像一直是科学界面临的一大难题。
席鹏在接受记者采访时提到，荧光染色是研究细胞器的重要工具，并且多次获得诺贝尔奖。传统的特异性荧光标记技术，虽然能够对三四种细胞器进行成像，但随着标记数目的增加，就容易出现光谱串扰和标记不上等问题。这些问题如同绊脚石，严重阻碍了多细胞器互作的研究进程。
为了破解这一难题，研究团队采用了一种“反其道而行之”的全新策略。他们利用通用脂质染料（如尼罗红）标记多达15种膜细胞器，然后结合光谱比率成像提取细胞器的“光学指纹”，再通过深度学习网络实现高精度分割与多色成像。与传统的图像分割方法相比，基于深度学习的方法具有诸多优势。它不仅速度快，能够在短时间内处理大量图像数据；准确度高，就像一位精准的“猎手”，能够准确识别细胞器的特征；还具有很强的稳定性和可重复性。通过对大量图像数据的训练，研究团队训练的一组深度卷积神经网络（DCNN）能够自动识别细胞器的特征，从而实现对细胞器的快速分割和多路复用成像。
席鹏表示，这一方法突破了传统荧光成像的技术瓶颈，显著提高了成像速度与通量，为活细胞器互作研究提供了全新工具。这一成果的出现，标志着活细胞多细胞器成像技术迈入了新阶段。它不仅为细胞生物学研究提供了新的视角和工具，让科学家们能够从一个全新的角度去观察和研究细胞；也为理解细胞器在健康和疾病中的作用提供了新的可能性。随着该技术的进一步发展和应用，科学家将有望更深入地探索细胞的奥秘，为医学研究和疾病治疗带来新希望。
本文介绍了北大与东方理工团队在活细胞内多细胞器成像方面取得的重大突破。团队采用全新策略解决了传统成像技术的难题，实现了15种细胞结构的同时成像。这一成果标志着相关技术迈入新阶段，为细胞生物学研究、医学研究和疾病治疗带来新的可能和希望。
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