Нейронауки в Science и Nature. Выпуск 88: внутренний мир клетки

Объединив две существующие технологии обработки изображений, исследователи смогли визуализировать живые клетки в 3D. Теперь они могут хоть сканировать раковые клетки, хоть прослеживать передачу сигнала от нейрона к нейрону,  хоть наблюдать движение иммунных клеток. Обо всем этом исследователи сообщают в журнале Science.

На снимке, сделанном группой, руководителем которой был лауреат Нобелевской премии по химии 2014 года Эрик Бетциг (за прорывы в оптической микроскопии), вы видите, как образуют связи нейроны в спинном мозге рыбки данио рерио.


Ученые визуализируют живые клетки с помощью микроскопов в течение сотен лет, но только на срезах, либо внешних слоях тканей. Но ведь in vivo они существуют совершенно иначе – они соседствуют с клетками своего типа,  другими тканями, сообщаясь с помощью сигнальных молекул. Это ставит под серьезное сомнение достоверность получаемой нам информации о том,  как они живут,  функционируют и регулируются.

Мы не можем даже точно сказать, не влияет ли на клетки свет, благодаря которому возможно само использование оптических микроскопов. А значит, мы понятия не имеем,  что происходит с клетками в живом организме – вот он, эффект наблюдателя.

Чтобы справиться с этими проблемами, команда исследователей в главе с Эриком Бетцигом объединила две технологии микроскопирования, о которых они впервые сообщили в 2014 году. Кстати, в этом же году Бетциг был удостоен нобелевской премии по химии за разработку метода микроскопии с суперразрешением, позволившей обойти предел Аббе. Бетциг первым в истории опубликовал снимок лизосомы, сделанный в оптический микроскоп, на котором были видны отдельные молекулы.

Первой технологией стала адаптивная оптика – похожая на ту технологию, которую используют астрономы на крупнейших обсерваториях Земли, чтобы обеспечить получение детализированного изображения на отдаленные небесные объекты через турбулентную атмосферу Земли (там зеркало телескопа изгибается, чтобы «убрать» искажения).

Кроме этого, группа Бетцига использовала микроскопию светового листа с дискретным освещением (lattice light-sheet microscopy, LLSM). Эта технология позволяет быстро и многократно пропустить ультратонкий пучок света через камеру, в результате чего получается серия двумерных изображений, комбинация которых дает трехмерное динамическое изображение.

Новый микроскоп представляет собой по существу «три в одном»: адаптивную оптическую систему для поддержания тонкого освещения решетчатого светового пласта при его проникновении в ткань и еще одну адаптивную оптическую систему — для создания изображений без искажений при визуализации клеток, расположенных все более и более глубоко в ткани.

Просвет лазером участка ткани вглубь создает яркую точку света в области, которая должна быть отображена. Искажения в изображении этой точки сообщают исследователю характер оптических аберраций вдоль оси луча.  Исследователи могут исправить эти искажения, специально создавая одинаковые, но противоположные по направлению искажения к пикселированному модулю света на стороне возбуждения и деформированное зеркало для детекции. В больших объемах искажения меняются по мере того, как свет проходит через разные ткани. В этом случае команда собирает большие трехмерные изображения из серии снимков, каждый со своими собственными независимыми коррекциями возбуждения и обнаружения.

Результаты, которых можно достичь с использованием этой технологии представлены на фотографиях и даже на видео.

Движение иммунной клетки во внутреннем ухе данио рерио


Применение этого метода позволяет взглянуть на динамичный субклеточный уровень организации и жизнедеятельности клеток. Теперь исследователи видят то, чего раньше даже не могли представить. То, что именно сейчас важно и необходимо. То, что невидимо, но значимо.

Бетциг говорит, что все эти детали трудно увидеть без адаптивной оптики. «Это чертовски нечетко». По его мнению, адаптивная оптика является одной из самых важных областей в исследованиях микроскопии сегодня. Решетчатый световой микроскоп, с помощью которого можно получить трехмерные изображения в реальном времени, является идеальной платформой для демонстрации ее мощности.

Следующий важный шаг — сделать эту технологию доступной и удобной для пользователя. Сейчас эта технология крайне дорога и сложна для широкой публики, но по прогнозам Бетцига потребуется около 10 лет,  чтобы внедрить этот метод в широкую биооогическую практику.

В том виде, в котором исследователи использовали при выполнении данной работы, этот «монстр Франкенштейна» (по словам самого Бетцига) занимает стол длиной более 4 метров. Команда работает над версией следующего поколения, которая должна поместиться на небольшом столе по цене, доступной отдельным лабораториям. Первый такой инструмент поступит в Advanced Imaging Center от Janelia, где ученые со всего мира смогут им воспользоваться. В конечном счете, Бетциг надеется на то, что адаптивная оптическая версия решетчатого микроскопа будет коммерциализирована, что поможет ввести адаптивную оптику в основной поток.

Эта и будет та цена, которую стоит настоящее видение клетки in vivo.


Текст: Далья Тюльганова

 “Observing the cell in its native state: Imaging subcellular dynamics in multicellular organisms” by Tsung-Li Liu, Srigokul Upadhyayula, Daniel E. Milkie, Ved Singh, Kai Wang, Ian A. Swinburne, Kishore R. Mosaliganti, Zach M. Collins, Tom W. Hiscock, Jamien Shea, Abraham Q. Kohrman, Taylor N. Medwig, Daphne Dambournet, Ryan Forster, Brian Cunniff, Yuan Ruan, Hanako Yashiro, Steffen Scholpp, Elliot M. Meyerowitz, Dirk Hockemeyer, David G. Drubin, Benjamin L. Martin, David Q. Matus, Minoru Koyama, Sean G. Megason, Tom Kirchhausen, Eric Betzig in Science. Published April 19 2018.
doi:10.1126/science.aaq1392

Нейросеть помогает снежным барсам делать селфи

Microsoft совместно с Фондом по защите снежных барсов The Snow Leopard Trust разработал решение на основе машинного обучения Azure Machine Learning, которое помогает изучать популяцию снежных барсов. Эти животные, находящиеся на грани исчезновения, известны своей скрытностью, а ареал их обитания труднодоступен. Единственным эффективным способом наблюдения за их жизнью являются фотоловушки. Раньше приходилось вручную перебирать тысячи фото для идентификации на них снежных барсов. ИИ ускорил этот процесс в несколько тысяч раз и открыл миру новые подробности жизни величественных животных. Подробнее об этом можно прочитать на сайте Microsoft.


Исследователи устанавливают специальные камеры c датчиками тепла и движения в местах обитания снежного барса. Это помогает сотрудникам природоохранных организаций изучать популяцию животных, защищать их от браконьеров, климатических изменений и других угроз.

Иногда датчики срабатывают на другие объекты, что отнимает много времени и ресурсов на классификацию фотографий. За несколько лет камеры сделали более  миллиона снимков, которые исследователи всегда разбирали вручную. Решение Microsoft позволяет классифицировать изображения за несколько минут.

ИИ ускоряет процесс анализа снимков с помощью модели машинного обучения, которая может идентифицировать снежных барсов и автоматически классифицировать сотни тысяч фотографий за считанные минуты. Такая масштабируемая система поможет ученым сэкономить время и ресурсы на поиск и обработку снимков. Следующий шаг — автоматизировать идентификацию отдельных снежных барсов на основе их уникальной окраски и других характеристик.


Текст: пресс-служба Microsoft

Читайте материалы нашего сайта в FacebookВКонтакте и канале в Telegram, а также следите за новыми картинками дня в Instagram.

Инфракрасный свет поможет снять болевые ощущения

Учёные из Испании разработали способ снижения нейропатической боли, которая возникает без каких-либо повреждений или воздействия раздражителей. Они обнаружили группу нейронов, которые становятся «виновниками» боли, и снизили их активность с помощью света определённого спектра. Подробности открытия исследователиопубликовали в Nature Communications.

Credit: public domain


Для реакции на раздражители вроде холода, прикосновений или повреждения целостности тканей существуют отдельные виды нейронов. Нарушение их работы ведёт к повышенной возбудимости, когда причин на это нет, так называемое патологическое возбуждение, что ведёт к возникновению нейропатических болей. Пациенты с подобным состоянием сравнивают такие приступы с разрядом тока. Боль возникает внезапно, может длиться долго или быть кратковременной, а также сопровождаться ощущениями холода и жжения.

Исследователи из Европейской молекулярно-биологической лаборатории в Барселоне описали конкретную группу нейронов, которые при неправильной работе способны вызывать приступы невропатической боли. Эти нервные клетки отвечают за передачу импульса при слабых прикосновениях.

Кожа мыши в районе волосяного покрова с нервными клетками, которые отвечают за чувствительность к мягкому прикосновению (окрашены зелёным). Нейроны расположены вокруг волосяных фолликулов (зелёные прямоугольные линии). Credit: Dhandapani et al., Nature Communications.


Для блокировки активности «виновников» учёные разработали молекулу, которая прикрепляется только к подобному типу нейронов, не затрагивая другие клетки, и оказывает своё действие только под лучами в инфракрасной области спектра.

Авторы вводили вещество лабораторным мышам с моделью невропатической боли в участок с нужными нейронами, а затем светили ИК светом. В результате они наблюдали значительное и стойкое уменьшение боли, но при этом длительность эффекта оказалась ограниченной – боль возвращалась спустя неделю.

Учёные считают, что снижение болевых ощущений происходит из-за «оттягивания» связанных веществом нейронов от поверхности кожи под воздействием инфракрасных лучей. Но более подробно механизм будет изучен в следующих работах.


Текст: Екатерина Заикина

Control of mechanical pain hypersensitivity in mice through ligand-targeted photoablation of TrkB-positive sensory neurons by Rahul Dhandapani, Cynthia Mary Arokiaraj, Francisco J. Taberner, Paola Pacifico, Sruthi Raja, Linda Nocchi, Carla Portulano, Federica Franciosa, Mariano Maffei, Ahmad Fawzi Hussain, Fernanda de Castro Reis, Luc Reymond, Emerald Perlas, Simone Garcovich, Stefan Barth, Kai Johnsson, Stefan G. Lechner, Paul A. Heppenstall inNature Communications. Published April 2018.

doi:10.1038/s41467-018-04049-3

Читайте материалы нашего сайта в FacebookВКонтакте и канале в Telegram, а также следите за новыми картинками дня в Instagram.

Картинка дня: не нейроны

Credit: F. Tatin, Cancer Research, London, UK


Этот снимок, сделанный на конфокальном микроскопе, на первый взгляд можно принять за микроструктуру чего угодно: губки, камня, ткани, но только не сетчатки. Тем не менее это сетчатка, точнее, её передний, радужковый участок, не содержащий фоторецепторные клетки. Чтобы получить такую цветовую гамму, исследователи пользовались цианиновыми красителями.

Читайте материалы нашего сайта в FacebookВКонтакте и канале в Telegram, а также следите за новыми картинками дня в Instagram.