生細胞内の複数の細胞小器官の高速超解像イメージングにおけるブレークスルー(Breakthrough in Rapid Super-resolution Imaging of Multiple Organelles in Live Cells)

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2025-04-02 北京大学(PKU)

北京大学の彭夕教授らの研究チームは、生細胞内の15種類の細胞小器官を同時に高解像度で観察する新技術を開発しました。Nile Red脂質色素による非特異的な膜染色、デュアルカラー回転円板共焦点顕微鏡、深層学習を組み合わせたこの方法は、高速かつ低毒性で、従来の蛍光標識の制約を克服。開発したDCNNアルゴリズムにより、小器官の位置と形状を自動認識・分離できます。本技術は、細胞内ダイナミクスの長期観察とスケーラブルな応用を可能にし、様々な細胞や組織にも適用されています。成果は『Nature Communications』誌に掲載。

<関連情報>

生きた細胞内の細胞小器官の高速セグメンテーションと多重イメージング Fast segmentation and multiplexing imaging of organelles in live cells

Karl Zhanghao,Meiqi Li,Xingye Chen,Wenhui Liu,Tianling Li,Yiming Wang,Fei Su,Zihan Wu,Chunyan Shan,Jiamin Wu,Yan Zhang,Jingyan Fu,Peng Xi & Dayong Jin
Nature Communications  Published:21 March 2025
DOI:https://doi.org/10.1038/s41467-025-57877-5

生細胞内の複数の細胞小器官の高速超解像イメージングにおけるブレークスルー(Breakthrough in Rapid Super-resolution Imaging of Multiple Organelles in Live Cells)

Abstract

Studying organelles’ interactome at system level requires simultaneous observation of subcellular compartments and tracking their dynamics. Conventional multicolor approaches rely on specific fluorescence labeling, where the number of resolvable colors is far less than the types of organelles. Here, we use a lipid-specific dye to stain all the membrane-associated organelles and spinning-disk microscopes with an extended resolution of ~143 nm for high spatiotemporal acquisition. Due to the chromatic polarity sensitivity, high-resolution ratiometric images well reflect the heterogeneity of organelles. With deep convolutional neuronal networks, we successfully segmented up to 15 subcellular structures using one laser excitation. We further show that transfer learning can predict both 3D and 2D datasets from different microscopes, different cell types, and even complex systems of living tissues. We succeeded in resolving the 3D anatomic structure of live cells at different mitotic phases and tracking the fast dynamic interactions among six intracellular compartments with high robustness.

生物工学一般
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