SPIFFI превращает один кадр в сверхразрешённое видео

SPIFFI создаёт сверхразрешённые изображения клеток по одному кадру, анализируя поляризацию флуоресценции. Разрешение достигает 80 нм, а систему можно интегрировать в обычные микроскопы.

SPIFFI создаёт сверхразрешённые изображения клеток за одну экспозицию

Новый метод флуоресцентной микроскопии позволяет получать изображения со сверхразрешением всего по одному кадру. Технология открывает возможность наблюдать за внутренними процессами живых клеток, включая быстро меняющиеся структуры, которые трудно исследовать традиционными методами.

Метод получил название SPIFFI — spatial polarization-induced fluorescence fluctuation imaging, то есть визуализация флуктуаций флуоресценции, вызванных пространственной поляризацией. Его разработали исследователи Вэй Го, Лели Фелетти и Александра Раденович. Работа опубликована в журнале Nature, а о результатах также сообщило издание Phys.

Сверхразрешающая микроскопия существенно расширила возможности клеточной биологии. Она позволяет изучать структуры, размеры которых слишком малы для обычных световых микроскопов. Однако многие традиционные методы формирования сверхразрешённых изображений требуют серии из сотен или даже тысяч отдельных кадров.

Такой подход плохо подходит для наблюдения за живыми клетками. Их внутренние структуры постоянно перемещаются, поэтому за время съёмки длинной серии положение объектов успевает измениться. В результате множество кадров может дать один сверхразрешённый снимок, но не позволяет достоверно проследить каждое мгновение динамического процесса.

SPIFFI использует другое свойство флуоресцентного света. Флуоресцентные молекулы испускают поляризованный свет: волны преимущественно колеблются в определённых направлениях, которые зависят от ориентации конкретной молекулы. Система разделяет такой свет на четыре канала, чувствительных к поляризации, а затем сопоставляет полученные изображения. Благодаря этому из данных извлекаются структурные детали, которые обычно остаются скрытыми.

Александра Раденович, сотрудница Laboratory of Nanoscale Biology (LBEN) Школы инженерии EPFL, отмечает, что SPIFFI способен фиксировать быстро протекающие процессы внутри клеток и одновременно обеспечивать высокопроизводительную многомерную визуализацию за пределами возможностей обычных микроскопов.

Первый автор исследования Вэй Го, аспирант LBEN, объясняет принципиальное отличие новой технологии от прежних подходов: ранее временную информацию использовали для получения пространственного разрешения, но для живых клеток такой способ работает недостаточно хорошо.

В ходе экспериментов исследователи показали, что SPIFFI способен примерно вдвое повысить разрешение уже в одном изображении, без необходимости собирать серию из сотен или тысяч кадров. Метод позволяет различать структуры размером около 160–170 нанометров. С его помощью учёные смогли детально зафиксировать такие процессы, как деление и слияние клеток.

При этом технология даёт преимущества не только в виде отдельного снимка. По словам Го, прежние методы превращали множество кадров лишь в один сверхразрешённый результат, тогда как SPIFFI формирует сверхразрешённым каждый кадр. Это делает возможным создание сверхразрешённых видеозаписей живых клеток.

Исследователи также объединили изображения SPIFFI с уже существующими методами постобработки, основанными на анализе флуктуаций. Такая комбинация позволила достичь разрешения примерно 80 нанометров.

Практическая ценность метода связана и с его аппаратной частью. Оптические компоненты SPIFFI можно интегрировать в уже используемые флуоресцентные микроскопы. Для лабораторий это потенциально проще и доступнее, чем приобретение полностью специализированной системы сверхразрешающей визуализации.

Следующий этап работы команды — уменьшение габаритов SPIFFI. Более компактная конструкция должна упростить применение технологии и расширить круг задач, в которых её можно использовать.

На иллюстрации сравнивается изображение внешней мембраны митохондрии, полученное с помощью SPIFFI, с результатом широкопольной микроскопии. Снимок предоставлен EPFL.