本文围绕我国科学家在活细胞内多细胞器成像领域的突破展开，介绍了传统成像面临的难题、研究团队采用的新策略以及该成果的重大意义。
在科学研究的征程中，活细胞内多细胞器的成像一直是横亘在科学家面前的一道难题。而如今，传来了令人振奋的消息：北京大学未来技术学院席鹏团队与东方理工大学金大勇团队携手合作，在这一领域取得了重大突破。他们凭借新技术和新方法，成功实现了15种细胞结构的同时成像。这一创新性的成果，打破了传统多色成像在通道数量上的上限，为测绘活细胞内多种亚细胞器互作图谱提供了强有力的工具。相关研究成果也已于日前在国际知名期刊《自然·通讯》上发表。
细胞，作为生命活动的基本单位，其内部宛如一个复杂而精密的“小世界”，包含着众多细胞器。这些细胞器之间相互协作、紧密配合，共同维持着细胞的正常功能。然而，要对活细胞内的细胞器进行实时成像却并非易事。席鹏在接受记者采访时表示，“由于细胞器的尺寸极其微小，并且处于快速的动态变化之中，同时种类又繁多，所以对活细胞内细胞器的实时成像一直是科学界面临的一大挑战。”荧光染色作为研究细胞器的重要工具，多次助力科学家在相关领域取得重大发现，还曾多次获得诺贝尔奖。不过，传统的特异性荧光标记技术存在一定的局限性。它虽然能够对三四种细胞器进行成像，但随着标记数目的增加，容易出现光谱串扰和标记不上等问题，这严重阻碍了多细胞器互作的研究进程。
为了破解这一难题，研究团队别出心裁地采用了“反其道而行之”的全新策略。他们利用通用脂质染料（如尼罗红）对多达15种膜细胞器进行标记，然后结合光谱比率成像来提取细胞器的“光学指纹”，并通过深度学习网络实现高精度分割与多色成像。席鹏进一步解释道，“与传统的图像分割方法相比，基于深度学习的方法具有诸多优势。它不仅速度快、准确度高，还具有很强的稳定性和可重复性。研究团队通过对大量图像数据的训练，让一组深度卷积神经网络（DCNN）能够自动识别细胞器的特征，从而实现对细胞器的快速分割和多路复用成像。”
“这一方法突破了传统荧光成像的技术瓶颈，显著提高了成像速度与通量，为活细胞器互作研究提供了全新工具。”席鹏表示，这一成果的出现，标志着活细胞多细胞器成像技术迈入了一个新的阶段。它不仅为细胞生物学研究提供了新的视角和工具，也为我们理解细胞器在健康和疾病中的作用提供了新的可能性。随着该技术的进一步发展和应用，科学家们将有望更深入地探索细胞的奥秘，为医学研究和疾病治疗带来新的希望。
本文介绍了北京大学席鹏团队与东方理工大学金大勇团队联合取得的科研成果，他们采用新策略实现15种细胞结构同时成像，突破传统荧光成像瓶颈，推动活细胞多细胞器成像技术进入新阶段，为细胞生物学研究和医学发展带来新机遇。
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