本文介绍了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。他们利用新技术实现了15种细胞结构的同时成像，为测绘活细胞内多种亚细胞器互作图谱提供了有力工具，相关成果发表于《自然·通讯》。文章还阐述了此前成像难题以及团队采用的全新策略，最后说明该成果的意义。
近日，一则来自科研领域的重磅消息从北京传来。北京大学未来技术学院席鹏团队携手东方理工大学金大勇团队，成功攻克了活细胞内多细胞器的成像难题，取得了重大的科研突破。他们运用新技术、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，它打破了传统多色成像在通道数量上的上限，为测绘活细胞内多种亚细胞器互作图谱提供了强有力的工具。相关的研究成果日前已在国际知名期刊《自然·通讯》上发表。
细胞，作为生命活动的基本单位，其内部宛如一个繁忙的“小社会”，包含着众多细胞器。这些细胞器各司其职，又相互协作，共同维持着细胞的正常功能。然而，想要看清这些细胞器的“活动轨迹”并非易事。由于细胞器的尺寸极其微小，它们的动态变化又十分迅速，而且种类繁多，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，这一技术还多次获得诺贝尔奖。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，问题也接踵而至。比如光谱串扰，不同标记之间的光谱相互干扰，使得成像结果变得模糊不清；还有标记不上的情况，导致无法准确捕捉到细胞器的信息。这些问题严重阻碍了多细胞器互作的研究进程。
为了破解这一难题，研究团队另辟蹊径，采用了“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技术，提取细胞器独特的“光学指纹”。接着，通过深度学习网络，实现了对细胞器的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显著优势。它不仅速度快，能够在短时间内处理大量图像数据；而且准确度高，能够精准地识别细胞器的特征；同时还具有很强的稳定性和可重复性。研究团队通过对大量图像数据的训练，让一组深度卷积神经网络（DCNN）学会了自动识别细胞器的特征，从而实现了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的工具。这一成果的出现，标志着活细胞多细胞器成像技术迈入了一个新的阶段。它不仅为细胞生物学研究提供了新的视角和工具，让科学家们能够更清晰地观察细胞器之间的相互作用；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，科学家们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的希望。
北大和东方理工团队在活细胞多细胞器成像方面的重大突破，介绍了此前成像难题及团队采用的创新策略，该成果不仅提升了成像技术水平，还为细胞生物学、医学研究等领域带来新的机遇和可能，具有重要的科学意义和应用前景。
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