创新背景

荧光显微镜由于其高生化特异性而成为应用最广泛的光学显微镜技术。然而，它需要基因操作或用荧光标记染色细胞以表达荧光蛋白。这些标记过程不可避免地影响细胞的内在生理学。由于光漂白和光毒性，它在长期测量方面也存在挑战。多重荧光信号的重叠光谱也阻碍了同时观察各种结构。更关键的是，在准备好细胞后，观察它们需要几个小时。

创新过程

3D全息显微镜，也称为全息显像术，正在提供无需染色等预处理即可对活细胞进行定量成像的新方法。体检图可以准确快速地测量细胞的形态和结构信息，但只能提供有限的生化和分子信息。

在此过程中创建的“AI显微镜”利用了全息显微镜和荧光显微镜的特点。也就是说，可以在没有荧光标记的情况下获得来自荧光显微镜的特定图像。因此，显微镜可以在3D中观察许多类型的自然状态的细胞结构，同时以一毫秒的速度观察，并且还可以在几天内进行长期测量。

研究团队表明，荧光图像可以从各种细胞和条件下的宫内断层图像直接精确地预测。利用AI发现的折射率的空间分布与细胞中主要结构之间的定量关系，可以破译折射率的空间分布。令人惊讶的是，它证实了无论细胞类型如何，这种关系都是恒定的。

研究人员说他们能够开发出一种新概念显微镜，它将几种显微镜的优点与人工智能，光学和生物学的多学科研究相结合。它将立即适用于现有数据中未包含的新型细胞，并有望广泛用于各种生物学和医学研究。

当将AI提取的分子图像信息与在3D空间中通过荧光染色物理获得的分子图像信息进行比较时，显示出97%或更多的一致性，这是一个肉眼难以区分的水平。

研究人员表示，与从谷歌人工智能团队开发的模型中提取的荧光信息的准确性低于60%相比，它显示出显着更高的性能。

创新关键点

研究小组升级了3D显微断层扫描，观察多重荧光成像中无标记活细胞的动力学。人工智能驱动的3D心脏断层扫描显微镜实时从未标记的活生物细胞中提取各种分子信息，无需外源性标记或染色剂。