物理學(xué)家Richard Feynman1959年在加州理工學(xué)院的 “微觀世界有無限的空間 ”演講中激勵他的聽眾們?nèi)パ邪l(fā)功能更加強大的顯微鏡，這樣生物學(xué)家就可以探索肉眼不能見的“驚人的小世界”。他說，如果我們能“看見那些東西”，回答基本的生物學(xué)問題就會變得容易得多。

幾年后，在科幻電影《奇幻之旅》（Fantastic Voyage）中，一個潛艇隊員將自己縮小到微觀尺寸，并進入人體執(zhí)行修復(fù)大腦損傷的任務(wù)。1966年的電影預(yù)告片中說，這部電影 “把你所知道和理解的世界的界限下拉”，把觀眾送到了 “前無古人、后無來者的地方”。

現(xiàn)在，科學(xué)家們將本世紀(jì)中葉物理學(xué)家和電影制片人的愿景結(jié)合在一起，形成了一種時髦的虛擬現(xiàn)實體驗。在上周發(fā)表在《自然醫(yī)學(xué)》上的一篇論文中，研究人員描述了一款使科學(xué)家能夠使用虛擬現(xiàn)實（VR）頭盔進入細(xì)胞或其他生物結(jié)構(gòu)內(nèi)部并進行探索的新型軟件。

這不是電腦生成的體驗。超分辨顯微鏡拍下了這些活細(xì)胞的圖像。然后，軟件將顯微鏡中的二維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三維沉浸式可視化圖像。這種新鮮的、近乎個人化的生物結(jié)構(gòu)觀察，可能讓研究人員更好地了解細(xì)胞的內(nèi)部運作，并尋找疾病的成因。

劍橋大學(xué)的生物物理化學(xué)家Steven Lee說：“我們正試圖找到有趣的方法來‘看見這些東西’?！彼窃撜撐牡墓餐髡?。Lee和他在劍橋的同事們通過與3D圖像分析公司Lume VR合作創(chuàng)建了這款軟件。

布里斯托爾大學(xué)Polymaths實驗室的負(fù)責(zé)人（未參與該項目）Hermes Bloomfield-Gadêlha說：“識別自然界中的模式是科學(xué)進步的基石。這是一個令人興奮的新進展，它將使我們能夠看到模式，并與隱秘和奇怪的分子宇宙的結(jié)構(gòu)進行互動?！?/p>

Lee慷慨地抽出時間帶領(lǐng)我參觀了一個腦細(xì)胞，或者說神經(jīng)元。我們從神經(jīng)元的鳥瞰圖開始。它的軸突，即細(xì)長的管狀突起，以電脈沖的形式將信息從一個腦細(xì)胞傳遞到另一個腦細(xì)胞。當(dāng)我們放大看時， Lee說：“你看到的這些小管子是你的神經(jīng)元溝通的基石，思想、主意和感覺從這些管子中間流過?！?/p>

我們靠近觀察了軸突，發(fā)現(xiàn)這些管狀結(jié)構(gòu)是由一系列稱為光譜蛋白的環(huán)形成的?！斑@些環(huán)之間的空間是100納米規(guī)模的。所以它非常小，你知道 —— 千億分之一米?！彼v述道。

令人感興趣的是懸掛在光譜環(huán)支架外的分子。“它們是漂浮在軸突中，還是與軸突的壁有關(guān)？”他反問道。我們現(xiàn)在可以嘗試回答這些問題，“而這個問題用別的研究方法來解答都將會是十分困難的，“Lee說。

這款名為vLUME的軟件允許科學(xué)家們切割并操縱感興趣的子區(qū)域的視圖。就像從一根螺旋吸管往桶里面看一樣，我們看到了一個末端被打開的軸突的切割部分。(這真是一種令人難以置信的體驗。畢竟我們正在觀察允許我們思考該結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)。）

我們觀察了四個在虛擬框中的軸突子段，然后放大同時觀察他們?！蔽覀兛梢宰鲆恍┒繙y量，看看它們有什么不同，”Lee說。觀察健康區(qū)域與患病區(qū)域的結(jié)構(gòu)差異可以幫助研究人員了解疾病的成因。

我們進一步觀察了研究結(jié)果 —— 軸突、四個虛擬框，一些分析，還有一些手寫的筆記。它很美，我們不光可以看到科學(xué)家如何利用它來研究一個結(jié)構(gòu)，還了解到科學(xué)家是如何向世界解釋這些結(jié)構(gòu)的。

如果沒有超分辨率顯微鏡，這項技術(shù)是不可能實現(xiàn)的，該顯微鏡在2014年獲得了諾貝爾化學(xué)獎。這種光學(xué)顯微鏡技術(shù)繞過了衍射極限 —— 一種將光學(xué)分辨率限制在大約250納米的物理屏障，以前人們認(rèn)為它是不可逾越的。

超分辨率顯微鏡允許研究人員以大約5到10納米的分辨率實現(xiàn)生物結(jié)構(gòu)成像。但這些圖像通常是二維的。由于生命是三維的，科學(xué)家們一直在研究如何從這些二維圖片中推斷出三維信息。但事實證明，以一種沉浸式和原生的方式與3D數(shù)據(jù)進行交互是很困難的。

vLUME軟件使用由數(shù)百萬個單獨的點組成的超分辨率圖像的數(shù)據(jù)，這些點又稱為螢光團，代表了單個分子的3D位置。vLUME先將這些信息渲染為點云，或空間中的一組數(shù)據(jù)點。接著對點云進行探索和分割。然后，該軟件使用聚類算法對復(fù)雜的數(shù)據(jù)集進行分析，以找到生物結(jié)構(gòu)的模式。

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該軟件將免費提供給學(xué)術(shù)界使用。用戶需要的只是一個VR頭盔。該軟件目前的迭代只能帶領(lǐng)研究人員瀏覽一張細(xì)胞的靜態(tài)圖片。Lee和他的同事們希望在未來將其升級為實時的、移動的活細(xì)胞圖像，但目前，成像的滯后時間從十分鐘到一個小時?不等。

研究人員已經(jīng)在使用該工具來了解免疫細(xì)胞如何確定體內(nèi)哪些細(xì)胞已被病原體感染，以及蛋白質(zhì)如何在疾病中錯誤折疊。"它讓我們能夠以一種直觀的方式向人們展示數(shù)據(jù)，從而非常迅速地排除錯誤假說，"Lee說。

但‘看見這些東西‘的能力可能只是一個開始。Bloomfield-Gadêlha說：“未來與數(shù)學(xué)建模和模擬，甚至機器人等多學(xué)科的互動，可以賦予我們預(yù)測這些3D分子世界的能力，以及我們對自然界分子多元宇宙的深層次理解。"

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