快速和選擇性地分離具有du 特空間和形態(tài)特征的單細胞仍然是一個技術(shù)挑戰(zhàn)。來自Science的這篇文章建立了一種基于高速成像的細胞分選(ICS)技術(shù),借助聲光偏轉(zhuǎn)器調(diào)制產(chǎn)生的光斑線性陣列和信號分析系統(tǒng)來高速探測細胞的空間特征,使流式細胞術(shù)更上一層樓。
自從流式細胞術(shù)被發(fā)明的50多年來,用其進行細胞分選一直是生物學(xué)家zui有效的工具之一。讓研究人員得以從復(fù)雜的混合物中分離出感興趣的細胞,而這一過程對于了解細胞的功能至關(guān)重要。這項技術(shù)的大規(guī)模升級,要歸功于海德堡EMBL和BD Biosciences的研究人員提出的一種高速成像的細胞分選技術(shù)(ICS),發(fā)表于Science,題為“High speed fluorescence image-enab LED cell sorting",并且該研究榮登為VOLUME 375|ISSUE 6578的封面故事。Science對封面的描述如下:表達熒光標(biāo)記蛋白(綠色)的靶細胞被藍色激光照亮,并從一個旋轉(zhuǎn)的細胞池中選出。新的細胞分選技術(shù)結(jié)合了流式細胞術(shù)的通量和定量能力,還包括多色熒光顯微鏡的空間分辨率等優(yōu)勢,使得每秒分離高達15,000個具有復(fù)雜表型的細胞成為可能。
相較于傳統(tǒng)流式細胞術(shù)只能憑借簡單的特性(例如蛋白質(zhì)表達水平)來分離細胞,新型高通量ICS技術(shù)讓研究人員可以捕捉和分析高分辨率的細胞快速連拍,從而能夠根據(jù)圖像數(shù)據(jù)中的特征(如蛋白質(zhì)和生物標(biāo)記物在細胞中的定位位置)來分離細胞,并增加了多色熒光顯微成像的功能。這些特征提供了細胞內(nèi)部運作的豐富信息,而這是先前的流式細胞儀無法觀察到的。數(shù)據(jù)采集、圖像重建、圖像分析和分選的整個過程在幾微秒內(nèi)完成,使 ICS 能夠以高達每秒 15,000 個細胞的速度進行工作。
在本研究中,ICS結(jié)合了以下三種技術(shù)
(i)使用射頻標(biāo)記發(fā)射的熒光成像(FIRE)系統(tǒng),這是一種快速熒光成像技術(shù)
(ii)傳統(tǒng)的基于石英杯的液滴分選器
(iii)新型低延遲信號處理和分析電子裝置。
為了在1.1m/s的高速流動的細胞中實現(xiàn)無模糊成像,ICS中FIRE技術(shù)至關(guān)重要,在核心液流中產(chǎn)生橫跨60mm的104個激光光束陣列,而這正是聲光偏轉(zhuǎn)器(AOD)的優(yōu)勢所在。
在圖左側(cè)的Mach-Zehnder干涉儀(MZI)中,可以看到在分束器(BS)分成的兩路上,都采用了AOD (Gooch & Housego, Inc.),其中一路由120MHz到200MHz等間隔的多個射頻信號進行調(diào)制,將單個488nm的連續(xù)光分割成104個小光束組成的線性陣列,具有不同的頻率和出射(偏轉(zhuǎn))角度,這里的每束光zui終代表了生成圖像中單個水平像素。而另一路通過AOD(Gooch & Housego, Inc.)產(chǎn)生一個本地振蕩光束,移頻了200MHz。兩路光束的模式匹配,zui終在50/50分束器中進行合束,并聚焦在細胞流上。該激發(fā)系統(tǒng)所產(chǎn)生的線性陣列激光,每個束光都有一個du 特的拍頻調(diào)制(f1,f2,f3...fn),由合束前本地振蕩光束頻率和各自的光束頻率之間的差異產(chǎn)生。
如此一來,當(dāng)細胞通過流式細胞儀的光學(xué)探測區(qū)域時,陣列中每個光束都會激發(fā)出帶有特定頻率的熒光以及散射光信號。當(dāng)這些光束被PMT探測到時,每個頻率的小光束都攜帶著細胞內(nèi)部空間以及位置信息,因此生成的波形圖通過傅里葉變化算法可以復(fù)原空間信息,從而解構(gòu)原先細胞的二維圖像。
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為了更好的理解FIRE這項創(chuàng)新技術(shù),我們不妨尋根究底,在下期看看發(fā)表在Nature Photonics上zui早提出FIRE (fluorescence imaging using radiofrequencytagged emission)顯微技術(shù)的這篇文章:
FIRE Digitally synthesized beat frequency multiplexing for sub-millisecond fluorescence microscopy。
相關(guān)文獻:
Schraivogel D, Kuhn TM, Rauscher B, Rodríguez-Martínez M, Paulsen M, Owsley K, et al. High-Speed Fluorescence Image-Enabled Cell Sorting. Science (2022) 375:315–20. doi: 10.1126/science.abj3013
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