La microscopía Raman coherente podría expandirse mediante la fusión de instrumentos y computadoras

20 de marzo de 2023

Este artículo ha sido revisado de acuerdo con el proceso editorial y las políticas de Science X. Los editores han destacado los siguientes atributos al tiempo que garantizan la credibilidad del contenido:

comprobado

corregir

por Light Publishing Center, Instituto de Óptica, Mecánica Fina y Física de Changchun, CAS

La dispersión Raman es un proceso de dispersión inelástica que intercambia energías entre fotones y moléculas para transportar información sobre las vibraciones moleculares. La microespectroscopía Raman se ha convertido en una herramienta analítica indispensable en biología y cirugía médica, principalmente debido a sus dos "gratis": sin etiquetas y sin fondo de agua.

Estos beneficios nos permiten estudiar muestras vivas sin perturbaciones endógenas. Además, los picos Raman tienen un ancho de banda espectral mucho más estrecho que el espectro de emisión de los colorantes fluorescentes, lo que permite el estudio simultáneo de varias especies metabólicas en el mismo entorno.

En un nuevo artículo publicado en eLight, el Dr. Haonan Lin y el profesor Ji-Xin Cheng de la Universidad de Boston revisaron la combinación de instrumentación y enfoques computacionales para la dispersión Raman coherente (CRS).

A pesar de sus importantes ventajas, un inconveniente fundamental de la dispersión Raman radica en sus secciones transversales severamente limitadas. Una sección transversal típica de Raman es de 10 a 30 cm2 por molécula, lo que da como resultado un tiempo de integración de señal muy largo, de segundos a minutos por punto focal. Esta velocidad limitada hace que no sea práctico realizar imágenes de sistemas dinámicos píxel por píxel. Se ha introducido un proceso óptico no lineal para mejorar las señales Raman de manera coherente y romper los límites de sección transversal fundamentales.

Con dos láseres ultrarrápidos sincronizados, surgieron señales Raman coherentes en dispersión anti-Stokes Raman coherente (CARS) y dispersión Raman estimulada (SRS). En CRS, dos campos láser interactúan sincrónicamente con la molécula objetivo. Cuando la frecuencia de pulsación coincide con el modo de vibración Raman, se produce un proceso de transferencia de energía amplificado coherentemente. Aniquila el fotón de la bomba, lo convierte en el haz de Stokes y genera fotones a una nueva frecuencia.

CRS ha habilitado imágenes químicas de alta velocidad basadas en picos Raman intrínsecos en muestras biológicas. Sin embargo, las muestras biológicas son microsistemas sofisticados que consisten en varios metabolitos que a menudo tienen superposiciones espectrales, especialmente en la región de carbono-hidrógeno (CH), fuerte pero abarrotada.

Dificulta la cuantificación e identificación de sustancias químicas en células y tejidos utilizando CRS de un solo color de banda estrecha. En los últimos años, se han realizado importantes esfuerzos para desarrollar CRS hiperespectrales que produzcan un espectro Raman en cada píxel.

La imagen hiperespectral ofrece el potencial para descifrar la información sobre las composiciones químicas y la abundancia en un entorno complejo. Sin embargo, debido a la gran dimensionalidad de la imagen en bruto, dicha información no está fácilmente disponible. Se requieren algoritmos para identificar los principales componentes puros y descomponer los mapas de concentración.

Paralelamente a los desarrollos de instrumentación en CRS hiperespectrales, se han informado varios métodos de desmezcla de imágenes hiperespectrales. Dependiendo de si se proporciona información previa sobre la composición de los componentes puros, los clasificamos en métodos supervisados ​​o no supervisados.

Las innovaciones en la instrumentación han llevado la generación de imágenes CRS a una velocidad de cuadro de hasta 2 kHz, una cobertura espectral de hasta 3500 cm-1 y una velocidad de adquisición espectral de hasta 5 µs por espectro. Sin embargo, estas condiciones no pueden realizarse simultáneamente debido al límite físico determinado por el límite de sensibilidad de CRS.

Por ejemplo, aumentar aún más la velocidad deteriorará la relación señal-ruido (SNR) de la configuración, haciéndola inaplicable para aplicaciones biomédicas. Bajo la restricción del fotodaño, esta compensación se puede transmitir como un espacio de diseño. Es un hiperplano que se cruza con tres ejes que representan la velocidad, el ancho de banda espectral y la SNR. La optimización de la instrumentación permite que el sistema alcance un punto de condición óptimo en el hiperplano, pero ir más allá sigue siendo un desafío.

El equipo de investigación introdujo varios métodos computacionales utilizados para ampliar los límites de la microscopía química CRS. Se debe prestar atención al rango aplicable de algoritmos computacionales para evitar interpretaciones erróneas de las mediciones. Es crucial evaluar si el modelo directo puede describir apropiadamente el proceso físico subyacente. Implica la distribución estadística del ruido de medición, el núcleo de convolución de la imagen del sistema de imágenes y otras técnicas.

Se deben realizar experimentos rigurosos para caracterizar el modelo directo y calibrar los parámetros del modelo. Cuando se utilizan modelos/regularizaciones anteriores, es necesaria una comprensión integral de la señal. El ajuste de hiperparámetros para los modelos anteriores es crucial para obtener resultados correctos y puede requerir actualizaciones y validaciones iterativas.

Para aplicaciones de aprendizaje profundo, aunque se alivia la tarea de modelado sofisticado en el problema inverso, es necesaria una selección adecuada de estructuras de red y conjuntos de datos de capacitación y validación suficientemente grandes.

Mirando hacia el futuro, el equipo de investigación espera que los avances en instrumentación continúen aumentando el rendimiento de datos en dimensiones temporales, espaciales y espectrales. Deberían proporcionar más funciones en las estructuras de datos, como la escasez y la correlación. Mientras tanto, se pueden aprovechar nuevos métodos computacionales para romper las compensaciones del espacio de diseño y proporcionar composiciones químicas enriquecidas para la investigación biomédica. Con los rápidos avances en microscopía óptica computacional, esperamos que se infiltren más ideas en CRS.

Dado que la mayoría de los métodos computacionales se enfocan en implementaciones de campo amplio, la traducción a la microscopía CRS no es trivial. Es necesario realizar un extenso modelado, diseño de sistemas y desarrollo de algoritmos para garantizar la aplicabilidad a las imágenes CRS. En el futuro, los métodos computacionales jugarán un papel aún más crítico ya que los métodos existentes siguen siendo viables para impulsar el espacio de diseño recién establecido. Pueden surgir nuevos métodos para lograr avances en aspectos como el campo de visión, la profundidad de la imagen y la resolución espacial.

Más información: Haonan Lin et al, Imagen de dispersión Raman coherente computacional: rompiendo barreras físicas mediante la fusión de instrumentación avanzada y ciencia de datos, eLight (2023). DOI: 10.1186/s43593-022-00038-8

Proporcionado por Light Publishing Center, Instituto de Óptica, Mecánica Fina y Física de Changchun, CAS