宁波东方理工大学（暂名）工学部讲席教授金大勇课题组、助理教授张昊课题组与合作者，融合人工智能和“光学指纹”，首次实现活细胞内15种亚细胞结构的同步动态观测，突破了传统细胞全景成像的通道数量上限，为生命活动机制研究提供了重要的观测工具。日前，相关研究成果发表在《自然—通讯》上。

AI显微镜实现15种亚细胞结构同步观测示意图。课题组供图

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如果把活细胞比作精密运转的微型工厂，细胞内各种细胞器就是各司其职的功能车间，而显微成像如同实时监控系统。传统多色成像受限于光谱干扰和光毒性，难以同时观测超过6种细胞器的协作过程。同时，传统多色成像通常采用分时的方式来实现，因此更多的成像通道也面临着更低的时间分辨率。这种“高速度”和“多种类”不可兼得的技术瓶颈，长期阻碍着细胞器动态完整互作网络的研究。

课题组利用亲脂性探针尼罗红为所有膜结构细胞器统一染色，借助转盘共聚焦显微镜捕获不同细胞器的独特光谱比率“指纹”。进而构建Attention U-Net深度神经网络，将超分辨荧光图像和光谱比率图像作为双输入通道，结合细胞器特异性标记的真值数据训练模型，最终建立可精准分割15种亚细胞结构的人工智能系统。

该方法成功实现对线粒体、内质网、脂质液滴、细胞膜、溶酶体、内吞体、高尔基体、核膜、过氧化酶体、细胞伪足、核内陷体以及细胞核、细胞质和细胞外基质的动态成像，为绘制完整的细胞器互作图谱奠定技术基础。

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41467-025-57877-5