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清华大学?自动化系戴琼海、吴嘉敏团队提出首光子事件感知的荧光寿命显微成像方法

2026/07/21

文章导读
荧光寿命成像(FLIM)通常需要密集采集大量光子才能准确估计寿命,这在高速、低光照或深层组织成像中几乎无法实现。清华大学团队提出首光子事件感知方法EFLIM,将每次激光激发简化为二值事件,利用稀疏光子信息进行自监督寿命估计,将所需光子数量降低两个数量级以上,甚至在平均每像素不足一个光子的条件下仍能稳定成像。这项突破如何将FLIM从“累积光子”推向“单光子级”时代?
— 内容由好学术AI分析文章内容生成,仅供参考。

荧光寿命成像显微术(FLIM)通过测量荧光分子在激发态停留的时间,获取分子微环境、相互作用和构象状态等信息,在神经科学、细胞生物学、免疫学和病理学研究中具有重要价值。然而,传统FLIM通常需要在每个像素内反复采集并累积大量光子,构建光子到达时间直方图后再估计荧光寿命。这一光子需求限制了其在高速、低光照、低光毒性和深层组织成像中的应用。

7月15日,清华大学自动化系戴琼海院士、吴嘉敏副教授团队在《自然·生物技术》(Nature Biotechnology)在线发表题为“首光子事件感知的高保真高速荧光寿命显微成像方法”(High-fidelity fast fluorescence lifetime imaging by event-based denoising)的论文,提出首光子事件感知荧光寿命显微成像方法EFLIM,实现了单光子级高速荧光寿命显微成像。

不同于传统方法累积大量光子构建直方图,EFLIM 将每一次激光激发表示为一个二值事件:要么没有探测到光子,要么探测到一个首达光子并记录其到达时间。基于这一事件化数据表示,EFLIM 利用空间和时间邻域中的稀疏光子信息进行自监督寿命估计,在无需高光子数参考图像作为监督标签的情况下恢复表观平均荧光寿命。

清华大学自动化系戴琼海、吴嘉敏团队提出首光子事件感知的荧光寿命显微成像方法

图1.EFLIM在单光子级条件下实现高保真荧光寿命成像

实验结果表明,在获得相近成像质量时,EFLIM 可将所需光子数量降低两个数量级以上;即使在平均每像素光子数(PPP)低于1的单光子级极低光照条件下,仍能稳定恢复高信噪比的荧光寿命图像。

清华大学自动化系戴琼海、吴嘉敏团队提出首光子事件感知的荧光寿命显微成像方法

图2.EFLIM实现淋巴结免疫反应的单光谱通道多组分成像

研究团队进一步在多种生物医学场景中验证了EFLIM的能力。在清醒小鼠脑成像中,EFLIM在平均每像素约0.2-0.8个光子的条件下,仍能降低神经钙活动和动物运动引起的荧光强度波动对寿命估计的影响,并在细胞体乃至单像素水平获得稳定的寿命读数;在活细胞钙信号成像中,EFLIM在平均每像素仅约0.2-0.5个光子的单光子级采集条件下,恢复了快速的细胞内寿命变化,并揭示了同一细胞内不同亚细胞区域之间的钙响应时序差异;在小鼠淋巴结免疫成像中,EFLIM利用荧光寿命差异,在单一光谱通道内区分了生发中心B细胞和滤泡辅助性T细胞,并持续记录免疫细胞迁移、直接接触以及囊泡样结构与其他T细胞动态接触的过程;在人脑胶质瘤组织成像中,研究团队连续采集169个视场,完成厘米尺度无标记寿命成像,EFLIM对每个视场仅需0.33秒采集时间,约为传统方法的十分之一,同时保留了组织尺度和微结构层面的形态信息,并呈现出基质、肿瘤细胞、血管和坏死区域等不同组织成分之间的寿命异质性。

研究将FLIM的寿命估计方式从“累积大量光子构建直方图”转变为“充分利用每一次激发事件和首达光子”,将荧光寿命成像推进至平均每像素光子数低于1的单光子级条件,为高速、低光照、低光毒性和深层组织荧光寿命成像提供了新的技术路径。

清华大学自动化系博士毕业生周逸亮、人工智能学院2025级博士生肖一翃、自动化系博士后周静为论文共同第一作者,戴琼海、吴嘉敏为论文共同通讯作者。昌平实验室助理研究员刘波、清华大学自动化系博士后赵志锋、人工智能学院助理教授李欣阳和华中科技大学同济医学院附属同济医院教授汪明欢参与研究并作出重要贡献。

该研究得到了国家自然科学基金、北京市自然科学基金、教育部基础学科和交叉学科突破计划、新基石科学基金会科学探索奖以及认知智能北京市重点实验室的支持。


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