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重大创新:CUBIC-HV厘米级整体染色方案能对组织标本进行均匀染色

2025-02-11     来源:本站     点击次数:251

近年来,组织透明化技术的蓬勃发展,为生物医学研究带来了新的曙光。在生命科学的研究进程中,对生物组织内部精细结构和细胞间复杂关系的深入探究,始终是解锁生命奥秘的关键所在。然而,生物组织的不透明性却如同横亘在科研道路上的巨石,极大地限制了研究的深度与广度。组织透明化技术的应运而生,宛如一道曙光,为这一困境带来了全新的解决方案。

研究背景与技术挑战
生物组织具有复杂的三维(3D)结构,若想全面、深入地剖析其内部的细胞组成、组织结构以及细胞间的相互作用,获取3D信息至关重要。光学显微镜具备出色的分辨率,理论上能够清晰分辨组织中的细胞和亚细胞结构,为微观世界的研究提供了有力工具。但生物组织的不透明性成为了难以逾越的障碍,传统的组织学方法受限于此,无法直接借助光学显微镜观察组织内部结构。

为了实现对组织内部的观察,传统组织学通常将组织切割并制备成众多切片,再分别进行观察。这种方法不仅耗费大量时间和精力,而且在切片过程中极易破坏组织原本的三维结构,导致获取的信息存在局限性,难以完整呈现组织内部的真实情况。例如,在研究大脑神经回路时,切片观察无法直观展现神经元之间复杂的连接关系,就像拆解了一幅拼图,难以还原其全貌。这一困境迫切需要一种创新技术来突破,组织透明化技术便在这样的背景下逐渐兴起。

组织透明化技术旨在使光线能够顺利穿透目标组织,从而实现对整个样本进行无需物理切片的3D观察。但在实现这一目标的过程中,面临着诸多技术挑战。从光学原理角度来看,光在组织内传播时,会遭遇强烈的散射和吸收现象。组织中的各种成分,如蛋白质、脂质、核酸等,光学性质差异较大,导致光在传播过程中不断改变方向,发生散射;同时,组织内的色素,如血红素、黑色素等,会吸收特定波长的光,进一步阻碍光的传播。这些问题使得组织在光学显微镜下呈现出不透明的状态,严重影响了成像质量和观察效果。如何有效降低光在组织内的散射和吸收,成为组织透明化技术亟待解决的核心问题。

技术创新与应用
组织透明化技术在众多领域都展现出了巨大的应用价值。在神经科学领域,它为研究复杂的神经回路提供了有力工具。借助该技术,科研人员能够清晰地观察到多巴胺回路、额叶皮层回路等神经通路的完整结构,深入了解神经元之间的连接方式和信息传递机制,为探索大脑的奥秘奠定了坚实基础。

在癌症研究方面,组织透明化技术也发挥着不可或缺的作用。通过对肿瘤组织进行透明化处理,研究者可以从三维视角观察癌细胞的分布、侵袭和转移情况,分析肿瘤组织的异质性,为癌症的早期诊断、治疗方案的制定以及药物研发提供关键信息。对肿瘤组织进行透明化处理后,能够清晰看到癌细胞在周围组织中的浸润范围和转移路径,有助于医生更准确地评估病情并制定个性化的治疗方案。

研究结果:成就与挑战并存
在对透明化组织进行三维成像时,常用的显微镜有共聚焦显微镜、多光子显微镜以及光片显微镜等。其中,光片显微镜在对大型透明化样本进行快速三维成像方面具有独特优势。与传统的线扫描显微镜相比,光片显微镜仅激发采集横截面,有效避免了信号从切片平面外泄漏的问题,同时大大缩短了成像时间,提高了成像效率和质量。

在进行成像实验时,为了清晰地观察到细胞或组织的特定结构,需要对其进行适当的标记。常用的标记方法包括利用转基因、基因敲入动物等遗传工具,以及使用病毒载体将标记物导入细胞。此外,采用小分子染料和抗体进行组织学染色也是常见的选择。但在进行3D组织染色时,面临着一个技术难题:染色探针需要穿透组织并与目标结合,然而传统的二维染色方法简单延伸到三维时,往往难以获得均匀的染色效果。

为了解决这一问题,研究团队进行了深入探索。发现组织具有与电解质凝胶相似的物理化学性质,基于这一发现,通过结合模拟组织的人工凝胶和计算机模拟,筛选出了更优的3D染色条件,最终成功设计出了理想的3D染色方案“CUBIC-HistoVIsion(CUBIC-HV)”。该方案能够使用各种抗体和染色剂对体积约为1cm³的3D组织标本(如整个小鼠大脑和人类大脑组织块)进行均匀染色,使得在三维成像中能够清晰地观察到不同细胞类型和组织结构的细节。

深远意义与未来展望
在基础研究层面,打破传统组织学局限,使科研人员能以全新视角观察生物组织三维结构和细胞间关;在发育生物学中,通过对胚胎组织透明化处理与三维成像,可实时观察胚胎发育时器官形成及细胞分化、迁移过程;在临床应用上,能为癌症、神经系统疾病等疑难病症早期诊断提供更准确全面依据,通过对患者组织样本透明化处理与三维分析,医生可清晰观察病变组织细微结构变化,提升诊断准确性与早期发现率。在治疗监测方面,可用于评估药物疗效和疾病进展,如癌症治疗时,定期对肿瘤组织透明化分析,有助于医生及时调整治疗方案。

未来将技术优化上,提高透明度、加快处理速度、减少组织损伤,同时提升成像分辨率和深度,结合人工智能实现图像数据自动化分析,并将与基因编辑、蛋白质组学、代谢组学等前沿技术深度结合。应用拓展不仅局限于生物医学,还将向材料科学、植物学等领域延伸,为材料微观结构观察、植物生长发育研究提供新视角。

声明:本文仅用作学术目的。文章来源于:Susaki E A. Basics and applications of tissue clearing technology[J]. TCIMAIL, 2022, 189: 9-14.

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