快速和選擇性地分離具有獨(dú)特空間和形態(tài)特征的單細(xì)胞仍然是一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)。來(lái)自Science的這篇文章建立了一種基于高速成像的細(xì)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(hào)分析系統(tǒng)來(lái)高速探測(cè)細(xì)胞的空間特征,使流式細(xì)胞術(shù)更上一層樓。
自從流式細(xì)胞術(shù)被發(fā)明的50多年來(lái),用其進(jìn)行細(xì)胞分選一直是生物學(xué)家最有效的工具之一。讓研究人員得以從復(fù)雜的混合物中分離出感興趣的細(xì)胞,而這一過(guò)程對(duì)于了解細(xì)胞的功能至關(guān)重要。這項(xiàng)技術(shù)的大規(guī)模升級(jí),要?dú)w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(xì)胞分選技術(shù)(ICS),發(fā)表于Science,題為“High speed fluorescence image-enabled cell sorting”,并且該研究榮登為VOLUME 375|ISSUE 6578的封面故事。Science對(duì)封面的描述如下:表達(dá)熒光標(biāo)記蛋白(綠色)的靶細(xì)胞被藍(lán)色激光照亮,并從一個(gè)旋轉(zhuǎn)的細(xì)胞池中選出。新的細(xì)胞分選技術(shù)結(jié)合了流式細(xì)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(shì),使得每秒分離高達(dá)15,000個(gè)具有復(fù)雜表型的細(xì)胞成為可能。
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(hào)處理和分析電子裝置。
為了在1.1m/s的高速流動(dòng)的細(xì)胞中實(shí)現(xiàn)無(wú)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(gè)激光光束陣列,而這正是聲光偏轉(zhuǎn)器(AOD)的優(yōu)勢(shì)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(gè)射頻信號(hào)進(jìn)行調(diào)制,將單個(gè)488nm的連續(xù)光分割成104個(gè)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,這里的每束光最終代表了生成圖像中單個(gè)水平像素。而另一路通過(guò)AOD(Gooch & Housego, Inc.)產(chǎn)生一個(gè)本地振蕩光束,移頻了200MHz。兩路光束的模式匹配,最終在50/50分束器中進(jìn)行合束,并聚焦在細(xì)胞流上。該激發(fā)系統(tǒng)所產(chǎn)生的線性陣列激光,每個(gè)束光都有一個(gè)獨(dú)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(lái),當(dāng)細(xì)胞通過(guò)流式細(xì)胞儀的光學(xué)探測(cè)區(qū)域時(shí),陣列中每個(gè)光束都會(huì)激發(fā)出帶有特定頻率的熒光以及散射光信號(hào)。當(dāng)這些光束被PMT探測(cè)到時(shí),每個(gè)頻率的小光束都攜帶著細(xì)胞內(nèi)部空間以及位置信息,因此生成的波形圖通過(guò)傅里葉變化算法可以復(fù)原空間信息,從而解構(gòu)原先細(xì)胞的二維圖像。
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為了更好的理解FIRE這項(xiàng)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上最早提出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。
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相關(guān)文獻(xiàn):
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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