Onderzoekers hebben een combinatie van in de handel verkrijgbare hardware en open-source software ontwikkeld, genaamd PySight, die snelle 2D- en 3D-beeldvorming van de hersenen en andere weefsels verbetert. Door naadloze integratie mogelijk te maken van de snelste 3D-beeldvormingsoplossing die momenteel beschikbaar is, de vooruitgang in microscopie zou wetenschappers kunnen helpen de hersendynamiek beter te begrijpen en nieuwe behandelingen te ontdekken voor gezondheidsproblemen zoals beroerte, epilepsie en dementie.

In optiek , Het tijdschrift van de Optical Society voor onderzoek met hoge impact, de onderzoekers beschrijven PySight, die dient als een add-on voor laser scanning microscopen. Afgestemd op deze nieuwe combinatie van software en hardware, ze verbeterden de kwaliteit van 2D- en 3D-beeldvorming van neuronale activiteit in de levende hersenen.

Omdat het diep in het weefsel kan worden afgebeeld, een op laser gebaseerde beeldvormingstechniek die bekend staat als multifotonmicroscopie wordt vaak gebruikt om de snelle activiteitspatronen van neuronen te bestuderen, bloedvaten en andere cellen met een hoge resolutie in de loop van de tijd. Deze microscopiemethode maakt gebruik van laserpulsen om fluorescerende sondes te prikkelen, het opwekken van de emissie van fotonen, waarvan sommige worden gedetecteerd en gebruikt om 2D- en 3D-beelden te vormen.

Proberen om de volledige breedte van neuronale activiteit vast te leggen met multifotonmicroscopie dwingt wetenschappers om sneller beelden te maken. Als resultaat, er komen steeds minder fotonen beschikbaar om beelden te vormen, net als het maken van een foto met kortere en kortere belichtingstijden. De uitdaging wordt dan hoe je onder deze vage omstandigheden zinvolle beelden kunt krijgen.

"Om deze uitdaging aan te gaan, microscopisten hebben een detector-uitleesmethode gebruikt die fotonentelling wordt genoemd, ", zei onderzoeksteamleider Pablo Blinder van de Universiteit van Tel Aviv in Israël. "Echter, omdat de implementatie ervan uitgebreide elektronicakennis en maatwerkcomponenten vereiste, het tellen van fotonen is nooit op grote schaal toegepast. In aanvulling, in de handel verkrijgbare oplossingen voor het tellen van fotonen waren niet geschikt om zeer snelle beeldvorming uit te voeren, zoals vereist voor 3D-beeldvorming. De eenvoudige installatieprocedure van PySight en de integratie met de modernste hardware elimineren dergelijke zorgen."

Naast het bevorderen van onderzoek naar neurale beeldvorming, De verbeterde gevoeligheid van PySight zou een snelle intraoperatieve identificatie van kwaadaardige cellen bij menselijke patiënten kunnen vergemakkelijken met behulp van multifotonmicroscopie. De nieuwe benadering van PySight voor het reconstrueren van 3D-scènes kan ook de prestaties van lichtdetectie en -bereik verbeteren, of LIDAR. Dit zou kunnen helpen de kosten te verlagen van zelfrijdende auto's die LIDAR gebruiken om hun omgeving in kaart te brengen.

Enkele fotonen detecteren in 3-D

PySight biedt een hoge spatiotemporele resolutie terwijl het een datastroom produceert die schaalt met het aantal gedetecteerde fotonen, niet het volume of gebied dat wordt afgebeeld. "Conventionele hardware voor data-acquisitie slaat de helderheid van elke pixel of 3D-voxel op, zelfs als deze nul is, omdat er op die specifieke locatie geen fotonen zijn gedetecteerd, Blinder legde uit. PySight, echter, slaat alleen de precieze detectietijd van elk foton op. Als er geen fotonen zijn gedetecteerd, er wordt niets naar de schijf geschreven. Dit stelt onderzoekers in staat om snelle beeldvorming van grote volumes uit te voeren gedurende lange sessies, zonder afbreuk te doen aan de ruimtelijke of temporele resolutie."

Om een ​​multidimensionaal beeld te reconstrueren, weten wanneer elk foton de detector raakt, is niet genoeg. Het is ook nodig om te weten waar het in de hersenen is ontstaan. "Dit is nog lastiger als je het systeem wilt vereenvoudigen en synchronisatie van de verschillende scanelementen wilt vermijden. "zei Blinder. "Om dit te bereiken, onze software leest een lijst met aankomsttijden van fotonen samen met timingsignalen van de scanelementen, bepaalt de oorsprong van elk foton in het monster en genereert de bijbehorende 3D-films."

De aankomsttijden van fotonen worden gegenereerd door een apparaat dat bekend staat als een multiple-event time digitizer, of multiscaler, die de tijden registreert met een precisie van 100 picoseconden. Een ander belangrijk onderdeel was een kant-en-klare resonante axiale scanlens die honderdduizenden keren per seconde van brandpuntsvlak verandert. Deze lens werd gebruikt om de laserstraal snel over verschillende diepten in de hersenen te scannen en stelde het team in staat om continue 3D-beelden te reconstrueren.

gemakkelijker, kostenefficiënt, continue 3D-beeldvorming

"De multiscaler die we gebruikten is niet toegepast op neuroimaging omdat de output niet gemakkelijk te interpreteren is, en het gebruik van een resonerende axiale scanlens voor bio-imaging vereist op maat gemaakte scansynchronisatiehardware of gepatenteerde code om de 3D-gegevens te verkrijgen, "zei Blinder. "PySight verandert de output van beide componenten moeiteloos in een 3D-film. Aangezien Pysight gratis en open source software is, het zou laboratoria enorm helpen die voorheen werden afgeschrikt door de hoge technische barrière die gepaard ging met continue 3D-beeldvorming." een generieke applicatie-interface hebben, PySight kan ook worden gebruikt om vergelijkbare fotondetectietijden van andere geschikte hardwareapparaten te interpreteren.

Om te testen of PySight echt plug-and-play was, de onderzoekers liepen met hun multiscaler naar een ander imaginglab op de campus van de universiteit van Tel Aviv. Ze konden het apparaat eenvoudig aansluiten op de bestaande multifotonmicroscoop, download de PySight-software en begin met het opnemen van single-trail geurreacties in fruitvliegjes die genetisch zijn gemodificeerd om spanningsindicatoren uit te drukken. Deze snelle sonde voor neuronale activiteit detecteert de fijnste aspecten van neuronale activiteit, maar wordt als te zwak beschouwd om te worden gebruikt zonder fotonentelling met dit type microscopie. De mogelijkheden van PySight effenen de weg voor een gemakkelijke implementatie van multiphoton voltage imaging in bijna elk laboratorium.

Naast het blijven verbeteren van de PySight-software, de onderzoekers zouden graag ondersteuning willen toevoegen voor andere microscopie-beeldvormingsmethoden, zoals fluorescentie-levensduurbeeldvorming, die afhankelijk is van de timing van elk foton ten opzichte van de oorspronkelijke laserpuls. Omdat de software open source is en direct toegang geeft tot de aankomsttijden van fotonen, het stelt andere wetenschappers in staat om nieuwe functies toe te voegen en aan hun specifieke behoeften te voldoen.