新型二合一显微镜可详细观察细胞内部结构

新型二合一显微镜可详细观察细胞内部结构如今，科学家们已经能够使用功能强大的显微镜窥视细胞内部。要了解特定生物分子是如何作用和反应的，这一点非常重要。然而，这些工具也有一些缺点。以超分辨率荧光显微镜（SRM）为例。它非常适合追踪细胞中的单个分子（如蛋白质），但不能向科学家展示附近发生了什么。此外，虽然低温电子断层扫描（cryo-ET）可以获得高分辨率的细胞图像，但它无法精确定位单个分子在做什么。因此，美国能源部斯坦福线性加速器中心（SLAC）国家加速器实验室的研究人员着手将这两种成像技术结合到一台显微镜中。研究报告的第一作者彼得-达尔伯格（PeterDahlberg）说："我们的目标是保持两种技术的优点。保留了荧光显微镜的分子特异性，所以你知道谁是谁，然后可以把它放在低温电子显微镜的高分辨率结构中。"荧光显微镜技术是用一种较小的分子标记单个分子，这种分子在光线照射下会发光。然后就可以在普通的--尽管分辨率非常高--光学显微镜下追踪该分子。低温电子显微镜使用电子显微镜来研究细胞等速冻样本。将这两种技术相结合后，研究人员立即遇到了需要克服的问题。首先，必须将含有荧光标记分子的细胞投放到直径仅为3毫米的低温电子显微镜网格上，然后快速冷冻，使网格上的水变成玻璃（玻璃化）。一旦冻结，细胞就必须保持冻结状态。第二个问题是冷冻细胞的大小--它们有数千纳米厚--但冷冻CT使用的电子无法穿透200纳米以下的深度。因此，研究人员开发了一种名为"聚焦离子束铣削系统"的设备，该设备附带扫描电子显微镜（FIB-SEM）。聚焦离子束会切割掉细胞材料，留下冷冻ET可以穿透的极薄的冷冻细胞片。然后，扫描电子显微镜向样品发射电子，生成高分辨率图像。原型FIB-SEM有一个问题：它没有连接光学显微镜，这意味着必须移动冷冻-ET网格才能进行荧光显微镜检查。幸运的是，解决方法很简单。Dahlberg说："从根本上说，我们只是拆开了这台价值150万美元的精密仪器，安装了这个集成的光学显微镜，现在我们有了一个更好的系统。"研究人员在2020年测试了FIB-SEM，追踪细菌细胞内的蛋白质，发现它可以工作，但意识到冷冻ET网格的材料会吸收光线，破坏冷冻样本。因此，他们进行了一些调整，设计了更好的网格，并为光学显微镜制作了更好的平台。现在，研究人员正在设计不同种类的荧光标签--生物传感器--以便在低温条件下工作。生物传感器是一种荧光分子，能根据当地环境改变其发射或激发特性，在一种环境中发出一种颜色，而在另一种环境中则发出不同的颜色。Dahlberg说："它们可以被调整为对pH值、适应数百种环境变量。因此，除了具体位置和高分辨率结构信息外，你还可以知道我的细胞是健康的还是生病的？即将进行细胞分裂？ATP浓度高吗？它提供了所有这些额外的内容。"研究人员将继续修补FIB-SEM，直到它得到优化并充分发挥其潜力。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1389293.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1389293.htm

哈工大开发出液态金属磁性微型软体机器人 可进入人体内部狭窄区域诊疗

哈工大开发出液态金属磁性微型软体机器人可进入人体内部狭窄区域诊疗据了解，相比刚性机器人，液态金属磁性微型软体机器人具有高度变形能力和灵活性，可根据外界磁场变化改变自身形状和运动状态。同时，液态金属磁性微型软体机器人在进入人体内部遇到碰撞时，可更好地吸收能量，具有更高安全性。马星教授介绍，在液态金属磁性微型软体机器人构建中，研究团队通过反应润湿机制，将惰性且生物相容的四氧化三铁磁性纳米粒子复合到共晶镓铟合金中，使得制备出的磁性液态金属复合材料可在酸性环境下稳定悬浮于液体环境中。此外，在内窥镜和X射线成像原位监测下，目前已验证液态金属磁性微型软体机器人应用于胃部环境的可行性，在拓宽液态金属复合材料体系库的同时，也为液态金属微型软体机器人临床应用提供了有力支撑。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1391539.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1391539.htm

全身成像技术可捕捉免疫系统对病毒感染的反应

全身成像技术可捕捉免疫系统对病毒感染的反应在病毒感染期间，非定制（幼稚）的CD8+T细胞会被激活并产生细胞毒性，寻找并杀死受感染的细胞。一些CD8+细胞发展成为病原体特异性记忆T细胞，它们会"记住"病毒，在病毒再次出现时为免疫系统提供长期保护。了解免疫系统如何对病毒感染做出反应并形成对入侵者的特异性记忆，对于开发疫苗和治疗方法非常重要。虽然可以在血液中发现CD8+T细胞，但它们大多存在于脾脏、骨髓和淋巴结等非血液组织中，因此获取它们需要进行组织活检。现在，加州大学戴维斯分校健康中心的研究人员开发出了一种非侵入性方法，利用全身正电子发射断层扫描（PET）测量CD8+T细胞及其对病毒感染的反应。该研究的第一作者NegarOmidvari说："人们对研究CD8+T细胞在免疫反应和记忆中的关键作用越来越感兴趣。然而，由于活检的侵入性，评估非血液组织中的免疫学变化具有挑战性。在某些情况下，甚至无法在活体参与者的某些解剖区域（如大脑、脊髓、心肺组织和血管组织）进行活检。因此，我们面临的挑战是找到一种非侵入性的定量方法，用于测量CD8+T细胞在体内的分布和贩运情况，而且这种方法也能安全地用于健康人"。动态全身正电子发射计算机断层成像技术包括向患者体内注射极少量的放射性同位素示踪剂，然后在一段时间内进行连续成像，从而生成显示示踪剂在体内动力学（随时间的分布）的影片。然后，利用数学模型提取生物相关信息。全身PET扫描仪可同时对所有器官进行动态成像和动力学建模。它们比传统PET扫描仪更灵敏，图像质量更高，放射性示踪剂注射剂量更低。这是动态PET和动力学建模首次用于测量人体CD8+T细胞分布。Omidvari说："动态全身正电子发射计算机断层扫描是目前唯一一种辐射剂量可接受的技术，可对活体所有组织内的免疫细胞分布和贩运（移动）进行无创定量测量。"研究人员招募了三名健康成年人和五名感染COVID-19且症状轻微至中度、无需住院治疗的康复者。研究人员向参与者注射了少量含有免疫正电子发射计算机断层扫描放射性示踪剂（89Zr-Df-Crefmirlimab）的放射性液体，该示踪剂靶向人类CD8细胞。COVID感染康复患者和健康对照受试者在三个成像时间点进行的基线全身PET扫描Omidvari等人/加州大学戴维斯分校健康中心每位受试者都接受了90分钟的动态扫描、6小时后的60分钟扫描以及注射放射性示踪剂48小时后的60分钟扫描。动力学建模使研究人员能够分离血液循环对组织的影响，并测量组织对放射性示踪剂的吸收，而不受成像时间和每位参与者血液差异的影响。图像显示，所有参与者的淋巴器官都摄取了大量的CD8+T细胞。摄取量最高的是脾脏，其次是骨髓、肝脏、扁桃体和淋巴结。值得注意的是，研究人员观察到，与对照组相比，COVID康复患者骨髓中的CD8+T细胞浓度有所增加。COVID感染后六个月的随访扫描显示，在所有骨髓区域，康复患者的记忆T细胞浓度都略高于基线扫描时的浓度。Omidvari说："骨髓已被确定为病毒感染后记忆性CD8+T细胞增殖的主要来源和首选部位。"这种记忆T细胞向骨髓等特定组织的迁移对于病毒感染后免疫记忆的形成至关重要。"通过这项研究，研究人员为以非侵入性方式研究人体免疫反应和所有器官的记忆提供了一个新平台。"这项研究的根本意义在于，它展示了全身正电子发射计算机断层显像技术评估整个人体T细胞分布的潜力，它具有详细建模所需的图像质量，而且辐射剂量足够低，可以广泛应用于研究人体的免疫反应，"共同作者西蒙-切里（SimonCherry）说。"在我们的研究中，我们能够描述这种免疫PET示踪剂在健康对照受试者和传染病患者（COVID-19）中的动态特性，这是一个重要的创举"。研究人员说，除了研究免疫反应和记忆外，这种方法还可用于评估癌症患者的治疗反应，并可扩展到对传染病、自身免疫性疾病和器官移植的研究。该研究发表在《科学进展》（ScienceAdvances）杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1391737.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1391737.htm

#科普 X 射线成像、PET 扫描、CT 扫描和 MRI 是用于捕获身体内部图像的不同成像技术。

#科普X射线成像、PET扫描、CT扫描和MRI是用于捕获身体内部图像的不同成像技术。X射线：主要用于检测骨折、某些肿瘤和其他异常肿块、肺炎、某些类型的损伤、钙化、异物或牙齿问题。MRA：磁共振血管造影。使用强大的磁场、射频波和计算机来评估血管并帮助识别异常情况。MRI：磁共振成像。使用磁场和无线电波来拍摄体内图像。对收集X射线检查中未显示的软组织（例如器官和肌肉）的照片特别有帮助。PET扫描：正电子发射断层扫描。可用于评估器官和/或组织是否存在疾病或异常状况。PET还可用于评估器官的功能，例如心脏或大脑。PET最常见的用途是检测癌症和评估癌症治疗。CT扫描：计算机断层扫描。用于识别身体各个区域的疾病或损伤。例如，CT已成为检测腹部可能存在肿瘤或病变的有效筛查工具。当怀疑患有各种类型的心脏病或异常时，可以要求进行心脏CT扫描。

新型液态金属技术可使人体内的医疗植入物被溶解而非移除

新型液态金属技术可使人体内的医疗植入物被溶解而非移除在乔瓦尼-特拉弗罗助理教授和博士后研究员维维安-费格的领导下，麻省理工学院的一个团队借鉴了一种被称为液态金属脆化的过程。在这种现象中，坚硬的金属如锌或不锈钢与某些类型的液态金属接触后会解体。这发生在液态金属穿透固体金属的晶界时，晶界是它所组成的微小晶体之间的边界。最初，科学家们正在研究如何利用这一过程，以分解植入胃肠道的设备。他们知道一种叫做镓的软金属对硬铝有很好的作用，因此他们用一种镓合金--共晶镓铟（EGaIn）--和一个部分铝制的药物输送装置进行了实验。研究中使用的原型给药装置Y形的原型装置由充满药物的聚合物臂组成，通过铝连接管连接到一个聚合物枢纽。研究人员的想法是，一旦它被插入病人的消化道，它将无害地停留在原地并逐渐释放其药物载荷，直到它解体并随粪便排出。在动物研究中，当该装置被放置在胃肠道中后，口服含有EGaIn的溶液。当液体经过该装置时，它导致铝接头分解，使该装置崩解并被排出。重要的是，啮齿类动物的研究表明，EGaIn是无毒的，并且具有生物相容性，尽管还需要进一步研究它对人类的影响。在药物输送装置取得成功后，科学家们还能够分解植入食道组织的铝制支架。在消化道之外，他们还尝试在用于固定伤口的铝制手术钉上涂抹EGaIn，因为用传统方法去除普通手术钉，有时实际上会损害已经愈合的组织。结果发现，液态金属使铝质手术钉在几分钟内就解体了。此外，如果在现实世界中使用这些订书针，由此产生的铝碎片不会对身体造成损伤。"对于未来的手术钉，我们的设计是这样的：组织被固定在一起，因为有一座桥支撑着两个对立的腿；如果桥被溶解，钉书针的腿可以很容易地被移除，"Feig告诉我们。"另外，如果有碎片留在组织内，我们观察到它们也可以很容易地被排出。"这项研究在最近发表于《先进材料》杂志的一篇论文中进行了描述。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1332473.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1332473.htm

新型AI技术打破了原子力材料表面成像技术的基本限制

新型AI技术打破了原子力材料表面成像技术的基本限制原子力显微镜（AFM）是一种广泛使用的技术，可以定量绘制材料表面的三维图。然而，原子力显微镜的精度受到显微镜探针尺寸的限制。为了突破这一限制，我们开发了一种新型人工智能技术，使显微镜在材料分析中达到更高的分辨率。伊利诺伊大学香槟分校的研究人员开发的深度学习算法经过训练，可以从原子力显微镜图像中去除探针宽度的影响。据《纳米快报》（NanoLetters）杂志报道，该算法超越了其他方法，首次以低于显微镜探针尖端宽度的分辨率给出了真正的三维表面轮廓。材料表面成像技术的突破"精确的表面高度轮廓对于纳米电子学的开发以及材料和生物系统的科学研究至关重要，而原子力显微镜是一种能够无创测量轮廓的关键技术，"该项目负责人、工大材料科学与工程系教授张英杰说。"我们已经展示了如何更加精确地观察更小的东西，我们也展示了如何利用人工智能来克服看似无法克服的限制。"显微镜技术通常只能提供二维图像，基本上只能为研究人员提供材料表面的航拍照片。原子力显微镜可提供完整的地形图，准确显示表面特征的高度剖面。这些三维图像是通过在材料表面移动探针并测量其垂直偏转而获得的。经深度学习算法处理的原子力显微镜图像。左列包含模拟的原子力显微镜图像，中间一列包含经过算法处理和重建的图像，右列包含添加原子力显微镜效应之前的原始图像。来源：NanoLett.如果表面特征接近探针尖端的大小（约10纳米），显微镜就无法分辨，因为探针变得太大，无法"感觉"出这些特征。几十年来，显微镜学家们一直意识到这一局限性，但伊利诺伊大学的研究人员是第一个给出确定性解决方案的人。"我们之所以求助于人工智能和深度学习，是因为我们想获得高度剖面--精确的粗糙度--而不受传统数学方法的固有限制。"研究人员开发了一种具有编码器-解码器框架的深度学习算法。它首先通过将原始原子力显微镜图像分解为抽象特征对其进行"编码"。在对特征表示进行处理以消除不良影响后，再将其"解码"回可识别的图像。为了训练该算法，研究人员生成了三维结构的人工图像，并模拟了它们的原子力显微镜读数。然后构建算法，利用探针尺寸效应转换模拟原子力显微镜图像，并提取基本特征。博纳吉里说："实际上，我们必须做一些非标准的事情才能做到这一点。典型的人工智能图像处理的第一步是根据某个标准重新调整图像的亮度和对比度，以简化比较。但在我们的案例中，绝对亮度和对比度才是有意义的部分，因此我们不得不放弃第一步。这让问题变得更具挑战性。"为了测试他们的算法，研究人员在硅主机上合成了已知尺寸的金和钯纳米粒子。该算法成功消除了探针尖端效应，并正确识别了纳米粒子的三维特征。张说："我们已经给出了概念验证，并展示了如何使用人工智能来显著改善原子力显微镜图像，但这项工作仅仅是个开始。与所有人工智能算法一样，我们可以通过在更多更好的数据上进行训练来改进它，但前进的道路是明确的。"编译自：ScitechDaily...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1422273.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1422273.htm