Summary

蛍光信号を効率的に判別する励起走査察ハイパースペクトルイメージング顕微鏡

Published: August 22, 2019
doi:

Summary

スペクトルイメージングは、単一のサンプルで複数の蛍光信号を同定および分離するための信頼性の高いソリューションとなり、目的の信号と背景または自己蛍光を容易に区別できます。励起スキャンハイパースペクトルイメージングは、信号対雑音比を同時に増加させながら、必要な画像集録時間を短縮することで、この技術を向上させます。

Abstract

いくつかの技術は、蛍光信号の検出に依存して現象を同定または研究したり、機能を解明したりします。これらの蛍光シグナルの分離は、蛍光源が互いに分離できるハイパースペクトルイメージングの出現まで、また背景信号と自己蛍光(スペクトルの知識を与えられた)から分離することができるまで、煩わしいことが証明された。署名)。しかし、従来の発光スキャンハイパースペクトルイメージングは、励起光と発光光の両方のフィルタリングが必要なため、取得時間が遅く、信号対雑音比が低くなります。励起スキャンハイパースペクトルイメージングは、取得したデータの信号対雑音比を同時に増加させながら、必要な集録時間を短縮することが以前に示されています。市販の装置を使用して、このプロトコルは、単一のサンプル内の複数の蛍光源からの信号を分離するための励起走査熱ハイパースペクトルイメージング顕微鏡システムを組み立て、校正し、使用する方法を説明します。細胞や組織の顕微鏡イメージングに非常に適用可能であるが、この技術は、化学イメージングを含むがこれらに限定されない励起波長を変化させ可能である蛍光を利用したあらゆるタイプの実験にも有用であり、化学イメージング、環境応用、アイケア、食品科学、法医学、鉱物学

Introduction

スペクトルイメージングは、様々な方法で行われ、いくつかの用語1、2、3、4によって参照される。一般に、スペクトルイメージングとは、少なくとも2つの空間次元と1つのスペクトル次元で取得されたデータをいう。マルチスペクトルおよびハイパースペクトルイメージングは、ほとんどの場合、波長帯の数またはスペクトルバンドが連続して1であるかどうかによって区別されます。このアプリケーションでは、ハイパースペクトルデータは、励起に使用される各バンドパスフィルタの半分の最大(FWHM)で全幅の半分以下の中心波長の間隔によって達成される連続した波長帯で取得されたスペクトルデータとして定義されます(すなわち、5 nm)14-20 nmの帯域幅を持つバンドパスフィルタのための中心波長間隔)。データ バンドの性質が連続しているので、データセットのオーバーサンプリングが可能で、スペクトル ドメインのサンプリング時にナイキストの基準が満たされます。

ハイパースペクトルイメージングは、1970年代と1980年代にNASAによって最初のランドサット衛星5、6と共に開発されました。複数の連続したスペクトルバンドからデータを収集すると、各ピクセルの輝度スペクトルの生成が可能になります。個々の成分の輝度スペクトルを特定して定義することで、その特性スペクトルによって表面材料を検出するだけでなく、信号の変動などの介在信号の除去も可能になりました。大気条件。その特性スペクトルを用いた物質検出の概念は、Shröckらが5つの異なる蛍光体と既知のスペクトルの組み合わせを使用して、呼ばれるプロセスで標識染色体を区別するために1996年に生物学的システムに適用されました。スペクトルカリオタイピング7.この技術は、2000年に鶴井らによって組織サンプルの蛍光イメージングのために、7つの蛍光色素と特異値分解を用いて、各ピクセルのスペクトル分離を参照のスペクトルの線形組み合わせに達成するために精緻化された。図書館8.彼らのリモートセンシング対応と同様に、各既知の蛍光体の寄与度は、各蛍光体のスペクトルの先行情報を与えられたハイパースペクトル画像から計算することができる。

ハイパースペクトルイメージングは、農業9、天文学10、生物医学11、化学イメージング12、環境応用13、アイケア14、食品科学15の分野でも使用されています。法医学16,17, 医学18, 鉱物学19, および監視20.現在の蛍光顕微鏡ハイパースペクトルイメージングシステムの主な制限は、標準的なハイパースペクトルイメージング技術が1)最初に励起光を濾過してサンプル励起を制御し、次に狭いバンドで蛍光信号を単離するということです。2)さらに、発光した光をフィルタリングして、蛍光発光を後で数学的に分離できる狭いバンドに分離する21。励起照明と放出蛍光の両方をフィルタリングすると、使用可能な信号の量が減少し、信号対雑音比が低下し、取得時間が長くなります。信号が小さくなり、取得時間が長いため、診断ツールとしてのハイパースペクトルイメージングの適用性が制限されます。

ハイパースペクトルイメージングを利用するが、利用可能な信号を高め、それによって必要な集録時間21、22を減らすイメージ投射様式が開発された。この新しいモダリティは、励起走査熱ハイパースペクトルイメージングと呼ばれ、励起波長を変化させ、広範囲の放射光を収集することにより、スペクトル画像データを取得します。この技術は、発光走査技術21、22と比較して、信号対雑音比の桁増加の桁数が増加することが以前に示されている。信号対雑音比の増加は、検出された発光の広帯域パス(約600nm)によるもので、特異性は蛍光発光の代わりに励起光のみをフィルタリングすることによって提供されます。これにより、すべての放出された光(すべての励起波長)が検出器21に到達することができます。さらに、この技術は、外因性標識から自己蛍光を区別するために使用することができる。さらに、検出可能な信号の増加による集録時間を短縮できるため、光漂白の危険性が低減され、スペクトルビデオイメージングに許容される集録速度でスペクトルスキャンが可能になります。

このプロトコルの目的は、励起スキャンハイパースペクトルイメージング顕微鏡のデータ集録ガイドとして機能することです。さらに、ライト パスとハードウェアを理解するのに役立つ説明が含まれています。また、励起走査熱ハイパースペクトルイメージング顕微鏡用のオープンソースソフトウェアの実装についても説明する。最後に、NISTトレーサブル標準にシステムを校正し、正確な結果を出すためにソフトウェアとハードウェアの設定を調整し、検出された信号を個々のコンポーネントからの寄与にミックス解除する方法について説明します。

Protocol

1. デバイスのセットアップ 光源:高出力と高コリメーションを備えた広帯域スペクトル光源を選択します(これらの研究には300 W Xeアークランプを使用しました)。 シャッター(オプション):タイムラプスイメージング用の光漂白を減らすために、光学パスにシャッターを追加します。 調整可能なフィルタシステム:機械的チューニングアセンブリと薄膜調整フィルタ(TFTF)セ?…

Representative Results

このプロトコルからいくつかの重要な手順は、イメージングとスペクトルアーティファクトの正確さと欠如の両方のデータの収集を確保するために必要です。これらの手順をスキップすると、重要に見えるが、他のスペクトルイメージングシステムでは検証または再現できないデータが生成され、その結果、そのデータで行われた結論が事実上無効になります。これ?…

Discussion

励起スキャンハイパースペクトルイメージングセットアップの最適な使用は、光路の構築から始まります。特に、光源、フィルタ(tableおよびdichroic)、フィルタ切り替え方法、およびカメラの選択は、利用可能なスペクトル範囲、可能なスキャン速度、検出器感度、および空間サンプリングを決定する。水銀アークランプは、多くの励起波長ピークを提供しますが、フラットなスペクトル出力?…

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

著者らは、NSF 1725937、NIH P01HL066299、NIH R01HL058506、NIH S10OD020149、NIH UL1 TR001417、NIH R01HL137030、AHA 18PRE3400060000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000ドル、研究基金からの支援を認め、NIH R01HL066299、NIH R01HL058506、NIH S10OD020149、NIH UL1 TR001417

Materials

Airway Smooth Muscle Cells National Disease Research Interchange (NDRI) Isolated from human lung tissues obtained from NDRI Highly autofluorescent, calcium sensitive cells
Automated Shutter Thorlabs Inc. SHB1 Remote-controllable shutter to minimize photobleaching
Automated Stage Prior Scientific H177P1T4 Remote-controllable stage for automated multiple field of view or stitched image collection.
Automated Stage Controller (XY) Prior Scientific Proscan III (H31XYZE-US) For interfacing automated stage with computer and joystick
Buffer Made in-house Made in-house 145 mM NaCl, 4 mM KCl, 20 mM HEPES, 10 mM D-glucose, 1 mM MgCl2, and 1mM CaCl2, at pH 7.3
Cell Chamber ThermoFisher Scientific Attofluor Cell Chamber, A7816 Coverslip holder composed of surgical stainless steel and a rubber O-ring to seal in media and prevent sample and/or objective contamination
Excitation Filters Semrock Inc. TBP01-378/16 Center wavelength range (340-378 nm), Bandwidth (Minimum 16 nm, nominal FWHM 20 nm), Refractive index (1.88)
Semrock Inc. TBP01-402/16 Center wavelength range (360-400 nm), Bandwidth (Minimum 16 nm, nominal FWHM 20 nm), Refractive index (1.8)
Semrock Inc. TBP01-449/15 Center wavelength range (400-448.8 nm), Bandwidth (Minimum 15 nm, nominal FWHM 20 nm), Refractive index (1.8)
Semrock Inc. TBP01-501/15 Center wavelength range (448.8-501.5 nm), Bandwidth (Minimum 15 nm, nominal FWHM 20 nm), Refractive index (1.84)
Semrock Inc. TBP01-561/14 Center wavelength range (501.5-561 nm), Bandwidth (Minimum 14 nm, nominal FWHM 20 nm), Refractive index (1.83)
Fluorescence Filter Cube Dichroic Beamsplitter Semrock Inc. FF495-Di03 Separates excitation and emission light at 495 nm (>98% reflection between 350-488 nm, >93% transmission between 502-950 nm), Filter effective index (1.78)
Fluorescence Filter Cube Longpass Filter Semrock Inc. FF01 496/LP-25 Allows passage of light longer than 496 nm ( >93% average transmission between 503.2-1100 nm), Refractive index (1.86)
GCaMP Probe Addgene G-CaMP3; Plasmid #22692 A single-wavelength GCaMP2-based genetically encoded calcium indicator
Integrating Sphere Ocean Optics FOIS-1 Used for accurate measurement of wide-angle illumination
Inverted Fluorescence Microscope Nikon Instruments TE2000 Inverted microscopes allow direct excitation of sample without the need to penetrate layers of media and/or tissue.
Mitotracker Green FM ThermoFisher Scientific M7514 Labels mitochondria
NIST-Traceable Calibration Lamp Ocean Optics LS-1-CAL-INT A lamp with a known spectrum for use as a standard
NIST-Traceable Fluorescein ThermoFisher Scientific F36915 For verifying appropriate spectral response of the system
NucBlue ThermoFisher Scientific R37605 Labels cell nuclei
Objective (10X) Nikon Instruments Plan Apo λ 10X/0.45 ∞/0.17 MRD00105 Useful for large fields of view
Objective (20X) Nikon Instruments Plan Apo λ 20X/0.75 ∞/0.17 MRD00205 Most often used for tissue samples
Objective (60X) Nikon Instruments Plan Apo VC 60X/1.2 WI ∞/0.15-0.18 WD 0.27 Most often used for cell samples
sCMOS Camera Photometrics Prime 95B (Rev A8-062802018) For acquiring high-sensitivity digital images
Spectrometer Ocean Optics QE65000 Used to measure spectral output of excitation-scanning spectral system
Tunable Filter Changer Sutter Instrument Lambda VF-5 Motorized unit for automated excitation filter tuning/switching
Xenon Arc Lamp Sunoptic Technologies Titan 300HP Lightsource Light source with relatively uniform spectral output

References

  1. Hagen, N. A., Kudenov, M. W. Review of snapshot spectral imaging technologies. Optical Engineering. 52 (9), 90901 (2013).
  2. Li, Q., He, X., Wang, Y., Liu, H., Xu, D., Guo, F. Review of spectral imaging technology in biomedical engineering: achievements and challenges. Journal of Biomedical Optics. 18 (10), 100901 (2013).
  3. Lu, G., Fei, B. Medical hyperspectral imaging: a review. Journal of Biomedical Optics. 19 (1), 10901 (2014).
  4. Mehta, N., Shaik, S., Devireddy, R., Gartia, M. R. Single-Cell Analysis Using Hyperspectral Imaging Modalities. Journal of Biomechanical Engineering. 140 (2), 20802 (2018).
  5. Goetz, A. F. H. Three decades of hyperspectral remote sensing of the Earth: A personal view. Remote Sensing of Environment. 113, S5-S6 (2009).
  6. Goetz, A. F. Measuring the Earth from Above: 30 Years(and Counting) of Hyperspectral Imaging. Photonics Spectra. 45 (6), 42-47 (2011).
  7. Schröck, E. Multicolor spectral karyotyping of human chromosomes. Science. 273 (5274), 494-497 (1996).
  8. Tsurui, H. Seven-color fluorescence imaging of tissue samples based on Fourier spectroscopy and singular value decomposition. Journal of Histochemistry & Cytochemistry. 48 (5), 653-662 (2000).
  9. Lu, R., Chen, Y. R. Hyperspectral imaging for safety inspection of food and agricultural products. SPIE. 3544, 121-134 (1999).
  10. Hege, E. K., O’Connell, D., Johnson, W., Basty, S., Dereniak, E. L. Hyperspectral imaging for astronomy and space surviellance. SPIE. 5159, 380-392 (2004).
  11. Vo-Dinh, T. A hyperspectral imaging system for in vivo optical diagnostics. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. 23 (5), 40-49 (2004).
  12. Dorrepaal, R. M., Gowen, A. A. Identification of Magnesium Oxychloride Cement Biomaterial Heterogeneity using Raman Chemical Mapping and NIR Hyperspectral Chemical Imaging. Scientific Reports. 8 (1), 13034 (2018).
  13. Swayze, G. A. Using imaging spectroscopy to map acidic mine waste. Environmental Science & Technology. 34 (1), 47-54 (2000).
  14. Khoobehi, B., Beach, J. M., Kawano, H. Hyperspectral imaging for measurement of oxygen saturation in the optic nerve head. Investigative Ophthalmology & Visual Science. 45 (5), 1464-1472 (2004).
  15. Gowen, A., O’Donnell, C., Cullen, P., Downey, G., Frias, J. Hyperspectral imaging-an emerging process analytical tool for food quality and safety control. Trends in Food Science & Technology. 18 (12), 590-598 (2007).
  16. Edelman, G., van Leeuwen, T. G., Aalders, M. C. Hyperspectral imaging for the age estimation of blood stains at the crime scene. Forensic Science International. 223 (1), 72-77 (2012).
  17. Edelman, G., Gaston, E., Van Leeuwen, T., Cullen, P., Aalders, M. Hyperspectral imaging for non-contact analysis of forensic traces. Forensic Science International. 223 (1), 28-39 (2012).
  18. Markgraf, W., Feistel, P., Thiele, C., Malberg, H. Algorithms for mapping kidney tissue oxygenation during normothermic machine perfusion using hyperspectral imaging. Biomedical Engineering/Biomedizinische Technik. 63 (5), 557-566 (2018).
  19. Boubanga-Tombet, S. Thermal Infrared Hyperspectral Imaging for Mineralogy Mapping of a Mine Face. Remote sensing. 10 (10), 1518 (2018).
  20. Yuen, P. W., Richardson, M. An introduction to hyperspectral imaging and its application for security, surveillance and target acquisition. The Imaging Science Journal. 58 (5), 241-253 (2010).
  21. Favreau, P. F. Excitation-scanning hyperspectral imaging microscope. Journal of Biomedical Optics. 19 (4), 046010-046010 (2014).
  22. Favreau, P. Thin-film tunable filters for hyperspectral fluorescence microscopy. Journal of biomedical optics. 19 (1), 011017-011017 (2014).
  23. Leavesley, S. J. Hyperspectral imaging microscopy for identification and quantitative analysis of fluorescently-labeled cells in highly autofluorescent tissue. Journal of Biophotonics. 5 (1), 67-84 (2012).
  24. Annamdevula, N. S. Spectral imaging of FRET-based sensors reveals sustained cAMP gradients in three spatial dimensions. Cytometry Part A. 93 (10), 1029-1038 (2018).
  25. Deshpande, D. A., Walseth, T. F., Panettieri, R. A., Kannan, M. S. CD38/cyclic ADP-ribose-mediated Ca2+ signaling contributes to airway smooth muscle hyper-responsiveness. The FASEB Journal. 17 (3), 452-454 (2003).
  26. Deshpande, D. A. Modulation of calcium signaling by interleukin-13 in human airway smooth muscle: role of CD38/cyclic adenosine diphosphate ribose pathway. American Journal of Respiratory Cell and Molecular Biology. 31 (1), 36-42 (2004).
  27. Guo, M. Cytokines regulate β-2-adrenergic receptor responsiveness in airway smooth muscle via multiple PKA-and EP2 receptor-dependent mechanisms. Biochimie. 44 (42), 13771-13782 (2005).
  28. Mansfield, J. R., Gossage, K. W., Hoyt, C. C., Levenson, R. M. Autofluorescence removal, multiplexing, and automated analysis methods for in-vivo fluorescence imaging. Journal of Biomedical Optics. 10 (4), 41207 (2005).
  29. Mansfield, J. R., Hoyt, C., Levenson, R. M. Visualization of microscopy-based spectral imaging data from multi-label tissue sections. Current Protocols in Molecular Biology. 84 (1), 14-19 (2008).
  30. Bouchard, M. B. Recent advances in catheter-based optical coherence tomography (OCT) have provided the necessary resolution and acquisition speed for high-quality intravascular imaging. Complications associated with clearing blood from the vessel of a living patient have. Journal of Biomedical Optics. 12 (5), 51601 (2007).
  31. Mansfield, J. R. Distinguished photons: a review of in vivo spectral fluorescence imaging in small animals. Current Pharmaceutical Biotechnology. 11 (6), 628-638 (2010).
  32. Levenson, R. M., Mansfield, J. R. Multispectral imaging in biology and medicine: slices of life. Cytometry Part A. 69 (8), 748-758 (2006).
  33. Gammon, S. T., Leevy, W. M., Gross, S., Gokel, G. W., Piwnica-Worms, D. Spectral unmixing of multicolored bioluminescence emitted from heterogeneous biological sources. Analytical Chemistry. 78 (5), 1520-1527 (2006).
  34. . . Spectral Unmixing Plugins. , (2006).
  35. . . Spectral Unmixing of Bioluminescence Signals. , (2006).
  36. Keshava, N., Mustard, J. F. Spectral unmixing. IEEE Signal Processing Magazine. 19 (1), 44-57 (2002).
  37. Deal, J. Identifying molecular contributors to autofluorescence of neoplastic and normal colon sections using excitation-scanning hyperspectral imaging. Journal of Biomedical Optics. 23 (12), (2018).
  38. Microscopy Key, . Microscopy: Key Considerations for Nonlaser Light Sources | Features. BioPhotonics. , (2016).
  39. Chiu, L., Su, L., Reichelt, S., Amos, W. Use of a white light supercontinuum laser for confocal interference-reflection microscopy. Journal of Microscopy. 246 (2), 153-159 (2012).
  40. . . Choosing the best light source for your fluorescence experiment. , (2019).
  41. Beier, H. T., Ibey, B. L. Experimental comparison of the high-speed imaging performance of an EM-CCD and sCMOS camera in a dynamic live-cell imaging test case. PLoS ONE. 9 (1), e84614 (2014).
  42. Tutt, J. Comparison of EM-CCD and scientific CMOS based camera systems for high resolution X-ray imaging and tomography applications. Journal of Instrumentation. 9 (6), P06017 (2014).
  43. Coates, C. New sCMOS vs. current microscopy cameras. Biophotonics International. 18 (5), 24-27 (2011).
  44. Neher, R., Neher, E. Optimizing imaging parameters for the separation of multiple labels in a fluorescence image. Journal of Microscopy. 213 (1), 46-62 (2004).
  45. Deal, J. Hyperspectral imaging fluorescence excitation scanning spectral characteristics of remodeled mouse arteries. SPIE. 10890, 108902M (2019).
  46. Deal, J., Rich, T. C., Leavesley, S. J. Optimizing channel selection for excitation-scanning hyperspectral imaging. SPIE. , 108811B (2019).
  47. Biehlmaier, O., Hehl, J., Csucs, G. Acquisition speed comparison of microscope software programs. Microscopy Research and Technique. 74 (6), 539-545 (2011).
  48. . . Comparison with other microscopy software – Micro-manager. , (2012).

Play Video

Citer Cet Article
Deal, J., Britain, A., Rich, T., Leavesley, S. Excitation-Scanning Hyperspectral Imaging Microscopy to Efficiently Discriminate Fluorescence Signals. J. Vis. Exp. (150), e59448, doi:10.3791/59448 (2019).

View Video