生命现象中许多重要的过程，例如心跳、血流、神经活动等，常常是高度动态的，在三维空间尺度和短至毫秒级的时间尺度发生变化。对这些动态过程进行快速，高分辨率的显微观测则是一项极具意义但又极富挑战的工作，其进展对于神经科学、心脏病学、细胞生物学等领域的研究起到重要的推动作用。目前主流的光学显微成像技术，如共聚焦、双光子、光片显微镜均需通过轴向扫描获取多帧平面图像来重建三维信号，因此体成像的速率通常被限制在秒至分钟级，难以捕捉动态生物学过程。

针对上述问题，本院费鹏课题组联合生科院高尚邦课题组及加州大学洛杉矶分校Tzung Hsiai课题组，于2月11日在国际著名期刊Nature Methods上发表了题为“Real-time volumetric reconstruction of biological dynamics with light-field microscopy and deep learning”的研究论文，提出一种基于深度学习的光场成像方法，实现了对动态过程的长时程、快速、高分辨率的三维观测。

该研究使用无需扫描的光场三维显微术，以百赫兹帧率记录样本的动态过程，同时首创一种基于深度学习的视角-通道-深度（view-channel-depth, VCD) 信息转换神经网络，可从记录的二维光场图像序列中复原出信号时变的三维分布，进而实时重建出三维的快速动态过程。该方法突破了目前三维成像技术因空间带宽积（光学通量）的限制而导致的快速和精准难以兼顾的问题，成功以单细胞分辨率捕捉了活体样本的毫秒级三维动态生物学过程，且二-三维图像重建的速度高达数十体积每秒，实时性高。基于此技术，费鹏课题组和高尚邦课题组展开合作，以100 Hz的体速率对自由运动线虫的神经活动和行为进行了观测。重建的三维图像视频能清晰分辨单个神经元的强度和空间位置的变化（图1a）。得益于单细胞精度及毫秒级成像速率，研究者们定量揭示了线虫运动神经元钙信号波动趋势与其行为（速度、行为模式）之间的关系，为线虫神经行为提供了重要参考。费鹏课题组还进一步与Hsiai课题组合作展示了该技术在信号标记更稠密的活体斑马鱼心跳血流成像上的应用（图1b），以200 Hz体速率重建出心肌跳动和血细胞流动的瞬态信号，并完成对应的定量心脏血流动力学分析。

图1. 深度学习光场成像在单细胞水平捕捉自由运动线虫行为，斑马鱼胚胎心肌跳动，和血细胞流动等高速动态过程

简言之，该研究发展了一种新型的光场显微技术，可观测目前显微镜难以清晰捕捉的毫秒级动态生物学过程。通过对自由运动线虫行为、斑马鱼心跳血流的快且精准的成像及基于此完成的定量生物学分析，该技术的性能优势和在生命科学研究中的应用前景得到了充分体现。

我院18届本科毕业生汪兆强（现加州大学洛杉矶分校博士生），18级博士生朱兰馨，19级博士生张皓为论文共同第一作者。我院费鹏教授，生科院高尚邦教授及加州大学洛杉矶分校医学院Hsiai教授为论文共同通讯作者。本研究在科技部重点研发计划、基金委面上项目、基金委重大仪器研制项目、基金委重点国际合作项目、武汉光电国家研究中心WNLO创新基金及National Institute of Health (NIH) 基金的多方资助下开展和完成。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-021-01058-x