寧波東方理工大學（暫名）工學部講席教授金大勇課題組、助理教授張昊課題組與合作者，融合人工智能和“光學指紋”，首次實現活細胞內15種亞細胞結構的同步動態觀測，突破了傳統細胞全景成像的通道數量上限，為生命活動機制研究提供了重要的觀測工具。日前，相關研究成果發表在《自然—通訊》上。
如果把活細胞比作精密運轉的微型工廠，細胞內各種細胞器就是各司其職的功能車間，而顯微成像如同實時監控系統。傳統多色成像受限于光譜干擾和光毒性，難以同時觀測超過6種細胞器的協作過程。同時，傳統多色成像通常采用分時的方式來實現，因此更多的成像通道也面臨著更低的時間分辨率。這種“高速度”和“多種類”不可兼得的技術瓶頸，長期阻礙著細胞器動態完整互作網絡的研究。
課題組利用親脂性探針尼羅紅為所有膜結構細胞器統一染色，借助轉盤共聚焦顯微鏡捕獲不同細胞器的獨特光譜比率“指紋”。進而構建Attention U-Net深度神經網絡，將超分辨熒光圖像和光譜比率圖像作為雙輸入通道，結合細胞器特異性標記的真值數據訓練模型，最終建立可精準分割15種亞細胞結構的人工智能系統。
該方法成功實現對線粒體、內質網、脂質液滴、細胞膜、溶酶體、內吞體、高爾基體、核膜、過氧化酶體、細胞偽足、核內陷體以及細胞核、細胞質和細胞外基質的動態成像，為繪制完整的細胞器互作圖譜奠定技術基礎。
相關論文信息：https://doi.org/10.1038/s41467-025-57877-5