创新背景

光谱成像在电磁波段的紫外、可见光、近红外和中红外区域，获取许多窄并且光谱连续的图像数据，为每个像元提供一条完整并且连续的光谱曲线，广泛运用在生物分子影像、遥感卫星以及其他具有成像需求的研究领域。
遥感卫星拍摄的多波段图像中包含不同光谱通道上的信号，分布不同的光谱对应不同类型的地质构造、地形地貌和植被的特征。生物分子成像使用的发射光谱图像由观测区域内所有染色分子（荧光团）被光激发后发出的特定颜色混合组成。但使用四个以上的荧光团后，发出的颜色混合重叠难以区分。正像20世纪初毕加索的立体主义风格，观察物体的各个面后用平面绘画，把所有面放在同一平面上同时表现出来，给人一种抽象和难以识别的感受。

创新过程

综合立体主义时期的毕加索抛弃三维思想，用解体的抽象化图形构建真实的物态，综合现实事物的标志进行颜色碎片拼贴，像现在将混合光谱进行分解一样，将同一像元内不同荧光团的占比解析出来，即光谱解混。

以往的光谱解混大多采用线性分解，通过精确定义混合和非混合图像矩阵来纠正光谱重叠。这种方法需要所有单个荧光团的参考光谱，将荧光信号描述为来自观测区域内所有荧光团占比的线性混合。线性分解需要测量每个子区域荧光团的发射光谱，在进行复杂的高度异质标本时就需要耗费大量的时间精力，且效率不高。
韩国科学技术院的研究人员为了解决难以获得参考光谱的问题，利用人工智能突破四种成像颜色的限制和以往线性分解对参考光谱的依赖，开发出一种不需要测量参考光谱的方法，能够使用超过15种颜色澄清用于染色特定蛋白质和其他研究感兴趣的微小分子的光谱颜色混合，成像和解析空间重叠的蛋白质或其它生物分子，包括最发杂的高度异质标本——大脑。新成像方法以“毕加索”的名字命名，相关研究成果《毕加索允许在没有参考光谱测量的情况下对空间重叠的蛋白质进行超多重荧光成像》发表在2022年5月5日出版的《自然通讯》。

新方法全称为“通过对光谱重叠的荧光团信号进行解混，实现生物分子的超复用成像过程”。超复用成像可将一个单元的众多单独成分可视化，将细胞中每个蛋白质以荧光团染色展现出来。

研究设计了一种以信息论为基础的策略，通过迭代的方法可以将混合图像中多通道见的重复信息最小化，然后进行解混。这帮助实现准确的信息解混，摆脱了不同蛋白质的空间分布是相互排斥的这一结社带来的困扰。
研究人员将新技术用于小鼠大脑成像，对其大脑进行单轮染色，然后进行15色多路复用成像。虽然小鼠的大脑很小，但仍然非常复杂。多方面的器官需要大量资源绘制，如果只使用如循环免疫荧光等成像技术，需要投入大量成本进行重复染色。将循环免疫荧光技术与“毕加索”相结合，研究团队仅在三个染色和成像周期内就实现了小鼠大脑的45种颜色多路复用成像。

研究人员表示，“毕加索”可以提高其他成像技术的能力，并允许使用更多的荧光团颜色。“毕加索”是一种多功能工具，可用于培养细胞、组织切片和临床标本的多重生物分子成像。

创新关键点

通过人工智能突破光谱成像的限制，开发不需要依赖参考光谱的新成像技术。

创新价值

开拓新的光谱成像技术，将有助于实现生物分子成像及不同蛋白质或mRNA分子的空间信息，有助于揭示肿瘤微环境的细胞异质性，特别是免疫细胞的异质性群体，与癌症治疗的疗效密切相关。