Nature Methods
高分辨率成像质细胞术实现亚细胞结构的高精度绘制
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本文开发了一种高分辨率成像质细胞术（HR-IMC），通过过采样与点扩散函数（PSF）反卷积方法，将空间分辨率提升至350 nm以下，首次实现了亚细胞结构的高精度可视化。该方法在患者来源的卵巢癌细胞中成功应用，揭示了化疗诱导的亚细胞结构扰动，为疾病机制研究和药物开发提供了全新工具。
文献概述
本文《High-resolution imaging mass cytometry to map subcellular structures》，发表于《Nature Methods》杂志，回顾并总结了成像质细胞术（IMC）在亚细胞结构解析方面的局限性，并介绍了一种基于过采样与反卷积的高分辨率IMC方法（HR-IMC），显著提升成像精度，实现了对核仁、线粒体网络等亚细胞结构的清晰识别。该方法在多种组织类型中进行了验证，展示了其在疾病机制研究中的广泛应用潜力。
背景知识
IMC是一种多路复用成像技术，广泛用于细胞表型和组织空间组织分析。然而，其空间分辨率限制在1 µm，难以解析亚细胞结构。近年来，多种成像技术如免疫荧光显微术（IF）和超分辨率成像技术在高分辨率方面取得进展，但存在自发荧光、反复漂白导致组织损伤等问题。Deep Visual Proteomics等新兴平台虽可结合IF与质谱技术，但空间精度仍不足以解析亚细胞区室。因此，开发一种不依赖额外成像技术的高分辨率IMC方法具有重要意义。本研究基于IMC成像的物理特性，提出一种新的计算反卷积方法，结合激光过采样，实现了亚细胞分辨率的重建，为疾病机制研究、药物开发和病理分析提供了更精准的分析工具。
研究方法与实验
HR-IMC通过标准1 µm激光斑点进行亚微米步长采样（如333 nm），产生部分重叠的消融区域。基于交叉圆几何模型计算各亚像素的信号贡献，并结合点扩散函数（PSF）反卷积算法进行图像重建。通过与经典IMC数据的人工卷积比较，验证HR-IMC在核仁、线粒体网络等亚细胞结构中的解析能力。研究进一步使用IF显微术对HR-IMC进行基准测试，评估其与标准IF的相似性，并在多种组织类型中测试HR-IMC的适用性。
关键结论与观点
研究意义与展望
HR-IMC突破了IMC在亚细胞结构分析中的技术瓶颈，首次实现了高多重蛋白标记在亚细胞分辨率下的空间分布分析。该方法无需硬件升级，仅需调整激光步长与能量，具备良好的兼容性与可扩展性。未来可结合信号增强技术如SABER-IMC进一步提升灵敏度，也可开发基于AI的自动反卷积策略，优化不同组织类型中的成像质量。此外，该方法有望用于疾病模型中细胞信号网络的动态解析，为病理学、药物作用机制研究提供更精细的空间组学工具。
结语
本研究成功开发了HR-IMC技术，显著提升IMC的空间分辨率至亚微米级别，首次实现对核仁、线粒体网络等亚细胞结构的清晰成像。该方法在不改变仪器硬件的前提下，通过过采样与反卷积计算，优化信号采集与图像重建，确保了良好的信噪比和空间定位能力。HR-IMC在扁桃体、HGSOC等组织中均展现出优越的细胞分割与多重蛋白标记解析能力，尤其在化疗后细胞结构变化的检测中，揭示了DNA损伤、增殖下降和线粒体互连性改变等关键事件。这一技术为多组学病理分析、亚细胞信号转导研究和疾病机制探索提供了新的工具，未来有望在临床前研究、药物响应监测及高精度组织图谱构建中发挥重要作用。
