来自以色列理工学院生物医学工程系的Yoav Shechtman教授的研究小组开发了一项突破性的技术，使科学家能够看到活细胞的动态过程。他们的研究发表在《自然方法》杂志上。
到目前为止，高分辨率显微镜使研究人员能够观察亚细胞结构，如细胞器，但代价是采集时间很长——每张图像需要一分钟或更长时间——因此，无论被观察的是什么，都需要保持完全静止。
这给生物学家提出了一个真正的问题，因为活细胞及其内部的细胞器自然地处于不断运动中。人们可以人为地将它们固定在适当的位置，但这样它们就不会处于自然状态。
由博士生Alon Saguy和Yoav Shechtman教授领导的一项研究提供了一种创新的解决方案，该解决方案使用人工智能(AI)，使科学家能够在不受长时间采集影响的情况下看到亚细胞动力学。
人们如何在显微镜下找到他们要找的东西呢?在生物学中，科学家通常使用荧光染料来染色感兴趣的特定结构。这样可以创建高对比度的标记结构图像，然后可以清楚地看到。然而，使用这种方法所能获得的分辨率是有物理限制的。它不能分辨小于200nm(大约是可见光波长的一半)的物体。
对于某些用途，200纳米的分辨率已经足够好了。但细胞中的许多结构要小得多。例如，构成细胞“骨架”的微管厚度只有~25nm。埃里克·贝齐格(Eric Betzig)、斯特凡·海尔(Stefan Hell)和威廉·e·莫尔纳(William E. Moerner)教授因为发现了使这种结构可见的方法，获得了2014年的诺贝尔化学奖。
贝齐格开发的这项技术被称为单分子定位显微镜(SMLM)，它依赖于对荧光标记的样品进行视频记录，而不是制作单个图像。在每一帧中，只有少数单个分子发光，形成稀疏的斑点图案。每个光点都以高分辨率进行定位，然后将整个视频的定位叠加在一起形成高分辨率图像。
SMLM有一个明显的缺点:由于需要超过一分钟的曝光才能生成一张高分辨率的图像，因此单元必须固定，就像老照片一样，需要拍摄对象长时间静止不动，以免图像变得模糊。
就像一张照片——甚至更多，一个孩子玩耍的视频或一个运动员跳远的视频比摆姿势的旧照片更真实，科学家们需要看到细胞及其细胞器的运动，对刺激的反应，以及它们自然做的事情。
以色列理工学院的团队想出了一个聪明的解决方案。谢赫特曼教授解释说:“活细胞里的东西会移动，但它们的移动是有一定规律的。”“例如，如果我们看一下微管，它们有点像线，绑在一起形成一个网。它们会移动，但你不会看到它们随机地跳跃。这种运动是有规律的。”
人工神经网络(ann)是功能强大的人工智能工具，非常擅长发现模式。谢赫特曼教授和他的团队训练他们的人工神经网络来寻找SMLM视频中的模式。人工神经网络将一帧一帧地接收记录，每一帧只显示几个光点，并产生这些光点后面结构的连续视频。
使用这种方法，该小组能够可视化多个细胞结构及其自然运动。他们实现了30nm的分辨率和15ms的时间分辨率——相对于原始的SMLM方法，时间分辨率提高了4个数量级。
这项新技术使生物学家研究活细胞的能力有了重大飞跃，这一工具将使他们有新的发现。
这项研究是由以色列理工学院的onit Alalouf博士和Nadav Opatovski博士以及法兰克福歌德大学的Mike Heilemann教授和Soohyen Jang教授合作完成的。
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