近日，南科大生物医学工程系李依明副教授团队研发出一款名为FD-DeepLoc 的深度学习框架，并借此将单分子定位显微镜（SMLM，Single-molecule localization microscopy）的有效成像视野扩展到约180×180μm²的范围，在全细胞范围实现三维超高分辨成像，相比之前实现了高出100多倍的成像通量。

李依明副教授

概括来说，该成果突破了传统卷积神经网络对于空间位置不敏感的局限，在大面阵科研级互补金属氧化物半导体相机（sCMOS,scientific Complementary Metal–Oxide–Semiconductor）的整个感光芯片视场范围内，均能对空间移变的单分子数据精准定位，并能实现三维大视场高通量超分辨成像。日前，相关论文以《视场相关的深度学习可实现高通量全细胞三维超分辨成像》为题发布在国际学术期刊Nature Methods上，博士生傅爽和石伟为共同第一作者，李依明担任通讯作者。

实现全细胞成像突破，解决领域内重要难题

最近几年，随着脑科学技术的发展，针对神经元甚至全脑切片进行成像的需求愈发高涨。由于神经细胞的尺寸较大，且在大脑中大范围地密集分布，这对成像的视野和分辨率提出了更高的要求，因此领域内亟需一种兼具高分辨率与高视野的显微成像技术。

而李依明团队本次成果则让SMLM技术的应用范围从单细胞量级的成像，扩展到细胞种群乃至组织的成像。这大大提高了研究效率，让研究人员在解析生物大分子结构的同时，还能捕捉到细胞种群间的微小差异。在超分辨技术发展趋势走向更高通量和更大视野的背景下，全球多个实验室都在进行高通量、高分辨、大视场的成像，而本次成果恰好为相关研究中提供了一个及时的手段。

来源：Nature Methods

李依明认为FD-DeepLoc这款深度学习框架额外提供的高通量成像能力，将带来在研究不同类型样本、药物的作用机制、帮助医生更快速诊断疾病及与其他技术结合使用几个方面的潜在应用。

他介绍道，作为一种超分辨技术，单分子定位显微镜的分辨率比光学衍射极限高出一个数量级以上，能将传统光学显微镜的分辨率从200nm提升到20nm左右，是在分子水平观测亚细胞器微观结构的一个重要利器。研发这一技术的科学家，也获得了2014年诺贝尔奖。“直到现在，它依然是一个前沿研究方向，人们通过这一技术不断地观测得到新的生物发现。”

由于超分辨显微镜对像差非常敏感，一般只能在视场中心像差比较小的几十微米范围内，传统超分辨显微镜才能取得较好的成像效果。一直以来，高通量超分辨成像都是领域内一个重要难题。此前，也有学者提出多个基于硬件扫描的方法。但是，这些方法的复杂度往往较高，成像效率也比较低。

用深度学习“之钥”，打开高通量超分辨成像“之门”

“我2009年就赴德留学，到2019年回国加入南科大，暌违十年，终于回到了日思夜想的祖国。”谈及求学历程，李依明百感交集。他一直想做全细胞三维超分辨成像这一课题，尤其是在领域内几个深度学习成果在高密度单分子成像的成功应用，回国后，他将该项目作为重点推进课题。

李依明副教授团队

万事开头难，他刚成立实验室，就要面临人员招聘和培养、设备采购及搭建、确定研究课题和推进等任务。初期工作困难大、强度大是一方面，还有一方面是精神压力大。“可以说是事无巨细，都需要我亲力亲为。但我很庆幸自己坚持了下来，这离不开南科大的支持，我才有足够的底气坚持做自己认准的事。”李依明说道，在研究过程中他们慢慢积累项目所需要的各种技术，当很多设想变成现实，最终能够攻克领域内的重要问题时，也是他在科研中最有成就感的时候。

本次工作的顺利完成，也得益于前期的理论和技术积累，尤其是在单分子点扩散函数建模以及 GPU 加速算法方面，此前李依明和团队获得领域内权威数据分析挑战赛的第一名，这些积淀也确保了本次研究的成功。

亲历科学开源潮流，用实际行动践行共享精神

在这个科技日新月异的时代下，李依明认为开放和合作依然非常重要。在过去十年间，学界经历了一波开源科学的潮流，很多数据和源代码都被开源和共享。

他说：“我有幸参与过耶鲁大学Joerg Bewersdorf教授牵头的基于双镜头的4Pi显微成像系统的一个群体研究团队，在这个集群中，每个团队有各自不同的研究侧重点。”每个人可以坦诚沟通交流，互相共享技术，这一经历给李依明的个人成长带来了极大帮助，也让他积极拥抱开源共享。此后，他的课题组发表的论文，涉及的相关代码都会开源，以让其他团队能更快地使用相关技术。“我相信，开源的科学研究能更好促进整个学界的交流和合作，提升大家的研究效率。”李依明表示。

都说学海无涯，科研亦是如此。下一步，李依明打算提升超分辨成像的通量至毫米级尺寸，并将在成像系统硬件设计上实现超大视场的均匀照明和超大面阵探测器成像，在核心算法上对整个视野范围内的原位PSF进行精确建模，以及对空间移变的大数据进行快速分析，以实现对于多细胞类器官、病理组织切片和脑切片等样品的高通量超分辨成像。

李依明表示：“超分辨成像是一个新兴的领域，国内的发展水平已能和国际先进水平比肩。在高端科学仪器国产化的背景下，对相关成果进行产业化十分有必要，同时机会也非常多。”基于此，他将和团队再接再厉，在该领域不断努力，取得更多科研成果。

供稿：生物医学工程系

编辑：曾昱雯