Acest microscop poate vedea dincolo de craniul și oasele noastre

Faptul că putem vedea ce se întâmplă în interiorul nostru este util pentru multe aspecte ale medicinei moderne. Dar cum să facem acest lucru fără a tăia și a trece prin bariere precum carnea și oasele pentru a observa țesuturile vii intacte, precum creierul nostru?

Structurile groase, inconsistente, precum osul, vor împrăștia lumina în mod imprevizibil, ceea ce face dificilă înțelegerea a ceea ce se întâmplă dincolo de ele. Și cu cât vrei să vezi mai adânc, cu atât lumina va fi mai împrăștiată.

Există o mulțime de opțiuni pentru cercetătorii dornici să urmărească cum funcționează țesuturile vii, folosind trucuri optice inteligente pentru a transforma fotonii împrăștiați care se mișcă la anumite frecvențe într-o imagine. Dar, riscând deteriorarea țesuturilor sau operând doar la adâncimi mici, toate au dezavantaje.

Soluția vine odată cu un microscop special

O echipă de oameni de știință a găsit acum o modalitate de a crea o imagine clară din lumina infraroșie împrăștiată emisă de un laser, chiar și după ce a trecut printr-un strat gros de os.

“Microscopul nostru ne permite să investigăm structuri interne fine, adânc în țesuturile vii, care nu pot fi văzute prin alte mijloace”, au spus fizicienii Seokchan Yoon și Hojun Lee de la Universitatea Coreea.

În timp ce o tehnică numită microscopie cu trei fotoni a reușit deja să capteze imagini ale neuronilor de sub craniul unui șoarece, cele mai multe încercări de a obține imagini clare ale craniilor necesită tăierea prin os.

Microscopia cu trei fotoni folosește lungimi de undă mai mari și un gel special pentru a vedea dincolo de os, însă această metodă nu poate pătrunde atât de adânc și combină frecvențele luminii într-un mod care riscă să deterioreze moleculele biologice delicate.

Prin combinarea tehnicilor de imagistică cu puterea opticii adaptive de calcul utilizate anterior pentru corectarea distorsiunii optice în astronomie la sol, Yoon și colegii săi au putut crea primele imagini cu rezoluție înaltă ale rețelelor neuronale ale unui șoarece – cu craniul intact.

O monedă din anii 2000 a ajuns să coste cât o maşină second-hand. Cum poţi face rost rapid de 8.000 de euro?

Ce studii are Gabriela Firea. Puțini știu asta despre ea

Cum funcționează noul microscop?

Ei numesc noua lor tehnologie de imagistică microscopie cu matrice de reflexie cu scanare laser (LS-RMM).

Se bazează pe microscopia confocală cu scanare laser convențională, cu excepția faptului că detectează împrăștierea luminii nu doar la profunzimea imaginii, ci primește și un răspuns complet de intrare-ieșire al interacțiunii lumină-mediu – matricea sa de reflecție.

Când lumina (în acest caz, de la un laser) trece printr-un obiect, unii fotoni călătoresc direct, în timp ce alții sunt deviați. Osul, cu structura sa complexă internă, este deosebit de bun la împrăștierea luminii.

Cu cât lumina trebuie să călătorească mai departe, cu atât acei fotoni balistici se împrăștie din imagine.

Majoritatea tehnicilor de microscopie se bazează pe acele unde luminoase directe pentru a construi o imagine clară și luminoasă. LS-RRM folosește o matrice specială pentru a profita la maximum de orice rază de lumină.

După înregistrarea matricei de reflecție, echipa a folosit programarea optică adaptivă pentru a sorta ce particule de lumină definesc și care sunt obscure.

Împreună cu un modulator de lumină spațială pentru a ajuta la corectarea altor abateri fizice care apar la scări atât de mici de imagistică, au fost capabili să genereze o imagine a rețelelor neuronale ale unui șoarece din date.

Vizualizarea structurilor biologice în contextul lor natural de viață are potențialul de a dezvălui mai multe despre rolurile și funcțiile lor, precum și de a permite detectarea mai ușoară a problemelor.

“Acest lucru ne va ajuta foarte mult în diagnosticarea precoce a bolilor și va accelera cercetarea în neuroștiințe”, au spus Yoon și Lee.

LS-RMM este limitat de puterea de calcul, deoarece necesită calcule intense și consumatoare de timp pentru a procesa abateri complicate din zone mici detaliate. Dar echipa sugerează că algoritmul lor de corecție a abaterilor ar putea fi aplicat și altor tehnici de imagistică pentru a le permite să rezolve și imagini mai profunde.