Nature Biotechnology：活细胞成像还能更清晰？DPA

在生物学研究中，显微镜是一扇通向微观世界的窗口，让研究人员能够观察到细胞及其内部结构的精细动态。然而，传统光学显微镜的分辨率受限于光的衍射极限（diffraction limit），这使得研究人员难以清晰地观测到亚细胞结构和分子级别的相互作用。为了解决这一问题，超分辨率显微镜（Super-Resolution Microscopy, SRM）应运而生，它能够突破衍射极限，实现更高分辨率的成像。然而，现有的超分辨率成像技术在长期活细胞观察中仍面临诸多挑战，例如成像速度慢、光毒性高以及时间序列数据的不稳定性。因此，如何在活细胞成像中实现高分辨率、长时间、低损伤的观测，成为当前生命科学和生物医学研究中的重要难题。

针对这一挑战，1月29日Nature Biotechnology的研究报道 A neural network for long-term super-resolution imaging of live cells with reliable confidence quantification ，研究人员开发了一种全新的神经网络模型 可变形相位空间对齐时间序列超分辨率（DPA-TISR, Deformable Phase-Space Alignment Time-Lapse Image Super-Resolution） 网络。这一创新方法不仅能够提升活细胞长时间成像的空间分辨率，还能确保时间序列数据的一致性，从而克服现有超分辨率单帧成像方法（SISR, Single-Image Super-Resolution）的局限性。此外，该研究团队进一步引入了贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning）方法，构建了贝叶斯DPA-TISR，使得研究人员可以在生成超分辨率图像的同时，量化成像结果的不确定性，提供更可靠的分析结果。这一突破性的技术不仅能够揭示细胞内部的复杂动态过程，如细胞骨架（cytoskeleton）、溶酶体（lysosome）和线粒体（mitochondria）的相互作用，还为未来的生物医学研究提供了强大的工具。

这项研究的核心在于利用深度学习神经网络充分挖掘时间序列数据的潜力，并结合相位空间对齐技术，实现了超长时间、高分辨率的活细胞成像。这不仅大幅提升了超分辨率显微成像的精度和稳定性，也推动了生命科学研究向更精细、更动态的方向发展。随着这一技术的不断完善，它有望在细胞生物学、疾病研究、药物开发等领域发挥重要作用，为我们揭示更多生命活动的奥秘。