用极少光子看清活体动物大脑——清华团队研发成像新技术

脑科学家有个两难：想把活体动物大脑里上百万个细胞的活动看清楚，显微镜的光就不能太弱；可光一强，又会伤到细胞，甚至扰乱大脑本来的状态。能不能用很少的光，也看清一切？

清华大学戴琼海团队给出一个新答案。他们研发出一种叫EFLIM的成像方法，全称是“首光子事件感知荧光寿命成像”。在保证成像质量的同时，它把高质量荧光寿命成像所需要的荧光分子数量降低了99%。这项成果发表在《自然·生物技术》杂志上。

要理解这事，先要知道显微镜怎么成像。绝大多数活体荧光成像靠的是荧光强度，也就是亮度。但亮度很容易受干扰：荧光探针分布不均、激发光源波动、生物组织散射、小动物实验样本扭动、光漂白效应等，都会引起图像亮度改变。实验里经常分不清变化来自真实的细胞活动，还是外界干扰带来的假象。于是团队改用荧光寿命成像（FLIM）。它不看重亮度，而是测量荧光分子被激发后能存活多久，即荧光寿命。这一物理参数不受探针浓度和光源功率干扰，还可以反馈细胞内部微环境、蛋白相互作用，是非常理想的定量观测手段。

但荧光寿命成像过去有个硬约束：传统FLIM要拿到可靠结果，需要对每一个像素点进行多次重复激发，收集足够数量的光子，再通过统计直方图计算荧光寿命。当视野扩大、成像提速之后，分摊到每个像素的光子数就会变少。要攒够光子，只有两条途径：增强光照，或者拉长拍摄时间。但强光会带来光毒性，伤害活体细胞；拉长时间，又跟不上神经信号转瞬即逝的变化。这就是过去FLIM很难大规模用于活体介观观测的核心原因。

EFLIM跳出了这个套路。传统方法好比要等一桶雨水接满，才开始统计雨量；新方法不同，每次激光脉冲激发后，只关注有没有光子被探测到，如果有，就记录下第一个到达探测器光子的到达时间。哪怕大部分脉冲激发未产生任何光子，这条观测事件信息也会被保留下来。之后，团队将荧光寿命估计转化为时空自监督去噪问题，依托生物图像本身具备的空间、时间连续性，利用算法参考相邻像素、前后时间帧的稀疏信号，让算法自主学习统计规律，最终重建完整的荧光寿命图像。团队特别强调：‘我们没有生成不存在的数据，只是改变了数据使用策略，让每一个采集到的光子价值最大化。’

效果经过多组对照实验验证：在成像质量相当的前提下，EFLIM所需的光子数量相比传统FLIM减少了99%。在清醒小鼠脑钙成像实验中，平均每个像素仅接收到0.2—0.8个光子，仍可输出稳定的荧光寿命读数；在活细胞钙动态观测中，单像素光子数量低至0.2—0.5个的极端条件下，也可以还原细胞内部的快速变化。这项技术目前已完成原理、算法、多类生物样本的验证，创新主要集中在算法层面，不需要对显微镜硬件做颠覆性改造。团队已经完成169例人脑胶质瘤组织成像，单视场采集仅需0.33秒，速度较传统方式提升10倍，同时保留了组织结构与肿瘤异质性信息。未来可将其做成软件模块、升级插件，直接兼容现有的FLIM设备；但若走向医院临床病理诊断，则需大规模多中心样本验证、建立统一标准，并完成医疗器械整套审批流程。正如戴琼海院士所说：‘高端科学仪器是基础研究的“眼睛”，我们希望开发真正好用的工具，帮助科学家看见过去看不见的生命过程。’