聲光偏轉(zhuǎn)器（AODF）在高速細胞分選中的關鍵作用：ICS技術簡介

快速和選擇性地分離具有du 特空間和形態(tài)特征的單細胞仍然是一個技術挑戰(zhàn)。來自Science的這篇文章建立了一種基于高速成像的細胞分選（ICS）技術，借助聲光偏轉(zhuǎn)器調(diào)制產(chǎn)生的光斑線性陣列和信號分析系統(tǒng)來高速探測細胞的空間特征，使流式細胞術更上一層樓。

自從流式細胞術被發(fā)明的50多年來，用其進行細胞分選一直是生物學家zui有效的工具之一。讓研究人員得以從復雜的混合物中分離出感興趣的細胞，而這一過程對于了解細胞的功能至關重要。這項技術的大規(guī)模升級，要歸功于海德堡EMBL和BD Biosciences的研究人員提出的一種高速成像的細胞分選技術（ICS），發(fā)表于Science，題為“High speed fluorescence image-enab LED cell sorting"，并且該研究榮登為VOLUME 375|ISSUE 6578的封面故事。Science對封面的描述如下：表達熒光標記蛋白（綠色）的靶細胞被藍色激光照亮，并從一個旋轉(zhuǎn)的細胞池中選出。新的細胞分選技術結合了流式細胞術的通量和定量能力，還包括多色熒光顯微鏡的空間分辨率等優(yōu)勢，使得每秒分離高達15,000個具有復雜表型的細胞成為可能。

相較于傳統(tǒng)流式細胞術只能憑借簡單的特性（例如蛋白質(zhì)表達水平）來分離細胞，新型高通量ICS技術讓研究人員可以捕捉和分析高分辨率的細胞快速連拍，從而能夠根據(jù)圖像數(shù)據(jù)中的特征（如蛋白質(zhì)和生物標記物在細胞中的定位位置）來分離細胞，并增加了多色熒光顯微成像的功能。這些特征提供了細胞內(nèi)部運作的豐富信息，而這是先前的流式細胞儀無法觀察到的。數(shù)據(jù)采集、圖像重建、圖像分析和分選的整個過程在幾微秒內(nèi)完成，使 ICS 能夠以高達每秒 15,000 個細胞的速度進行工作。

在本研究中，ICS結合了以下三種技術

（i）使用射頻標記發(fā)射的熒光成像（FIRE）系統(tǒng)，這是一種快速熒光成像技術

（ii）傳統(tǒng)的基于石英杯的液滴分選器

（iii）新型低延遲信號處理和分析電子裝置。

為了在1.1m/s的高速流動的細胞中實現(xiàn)無模糊成像，ICS中FIRE技術至關重要，在核心液流中產(chǎn)生橫跨60mm的104個激光光束陣列，而這正是聲光偏轉(zhuǎn)器（AOD）的優(yōu)勢所在。

在圖左側(cè)的Mach-Zehnder干涉儀（MZI）中，可以看到在分束器（BS）分成的兩路上，都采用了AOD (Gooch & Housego, Inc.)，其中一路由120MHz到200MHz等間隔的多個射頻信號進行調(diào)制，將單個488nm的連續(xù)光分割成104個小光束組成的線性陣列，具有不同的頻率和出射（偏轉(zhuǎn)）角度，這里的每束光zui終代表了生成圖像中單個水平像素。而另一路通過AOD(Gooch & Housego, Inc.)產(chǎn)生一個本地振蕩光束，移頻了200MHz。兩路光束的模式匹配，zui終在50/50分束器中進行合束，并聚焦在細胞流上。該激發(fā)系統(tǒng)所產(chǎn)生的線性陣列激光，每個束光都有一個du 特的拍頻調(diào)制（f1,f2,f3...fn），由合束前本地振蕩光束頻率和各自的光束頻率之間的差異產(chǎn)生。

如此一來，當細胞通過流式細胞儀的光學探測區(qū)域時，陣列中每個光束都會激發(fā)出帶有特定頻率的熒光以及散射光信號。當這些光束被PMT探測到時，每個頻率的小光束都攜帶著細胞內(nèi)部空間以及位置信息，因此生成的波形圖通過傅里葉變化算法可以復原空間信息，從而解構原先細胞的二維圖像。

昊量光電可以提供G&H多種標準AODF產(chǎn)品，波長區(qū)域從紫外到中紅外均有，并且有配套的驅(qū)動器，滿足您一維以及二維掃描的各種運用。對于ICS，G&H的4200-1是您的理想聲光偏轉(zhuǎn)器的選擇。適用于405-488nm的可見藍紫光，并具有100MHz的射頻頻率工作帶寬。

為了更好的理解FIRE這項創(chuàng)新技術，我們不妨尋根究底，在下期看看發(fā)表在Nature Photonics上zui早提出FIRE (fluorescence imaging using radiofrequencytagged emission)顯微技術的這篇文章：

FIRE Digitally synthesized beat frequency multiplexing for sub-millisecond fluorescence microscopy。

相關文獻：

Schraivogel D, Kuhn TM, Rauscher B, Rodríguez-Martínez M, Paulsen M, Owsley K, et al. High-Speed Fluorescence Image-Enabled Cell Sorting. Science (2022) 375:315–20. doi: 10.1126/science.abj3013

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