捕捉和分析快速运动分子的高质量图像将变得更加容易。数学系助理教授Ioannis Sgouralis及其同事开发了一种算法，将显微镜技术提升到了一个新的水平：运动中的超分辨率。

超分辨率显微镜的前沿进展因其突破性的创新而获得2014年诺贝尔化学奖。它通过一套技术改进了光学显微镜，这些技术克服了光的物理特性所带来的固有限制。光波的高频振荡逃避了肉眼或传统摄像机的检测，呈现出连续的状态。超分辨率显微镜捕捉到的细节比光的波长更精细，而由于衍射，普通显微镜和光学设备无法捕捉到这些细节。

“对于生物化学和分子生物学的科学实验，我们通常需要观察单个生物分子，这些缺失的细节是至关重要的，”Sgouralis说。“通常，重要的生物分子，如DNA、RNA和蛋白质，比光的波长小1000倍左右，因此它们的图像显得嘈杂、扭曲和严重模糊，这使得它们不适合用于科学目的。”

像PALM或STORM这样的超分辨率工具依靠图像分析算法来恢复缺失的信息，并在分子水平上捕获准确的静止图像，从而填补了这些细节。

“尽管超分辨率实验对生命科学产生了巨大的影响，但它们只能在生物分子保持不动的情况下恢复丢失的信息，”Sgouralis说。“然而，生命就是运动，生物体内的生物分子是不断运动的。”

在他们7月22日发表在《自然方法》杂志上的新研究中，Sgouralis及其同事展示了一个名为贝叶斯非参数轨迹(BNP-Track)的新框架，这是第一个允许超分辨率移动生物分子的图像分析算法。

Sgouralis说:“我们开发了先进的数学方法来分析显微镜实验的图像，并在生物分子不断改变位置的情况下恢复丢失的信息。我们的工作可以直接观察活细胞内移动的生物分子，并以比光波长更精确的精度重建它们的运动。这使得生物化学、分子生物学和生物技术的创新成为可能，而这在以前是无法实现的。”

BNP-Track允许研究人员解决关于生物分子行为的未解之谜:生物分子是否倾向于在细胞内的特定位置聚集?它们是来自一个地方还是多个地方?它们是如何从细胞外部运输到细胞内部或在细胞之间运输的?某些生物分子是喜欢聚在一起还是分开?

Sgouralis说:“这些只是在药物发现或研究分子生物学中心教条时通常被问到的一些问题。”

BNP-Track研究的下一步将寻求缩短运行这些新算法所需的时间。

“为了分析一个实验的图像，他们需要运行几个小时，”Sgouralis说。“在不久的将来，研究需要将这些时间缩短到几分钟或几秒钟。然后，我们可以快速分析来自多个实验的图像。”

他们还将开发专门版本的算法，以配合实验室环境中所需的各种显微镜设置。与此同时，Sgouralis及其团队的BNP-Track创新为发现提供了新的基础。