Contexte académique

L’imagerie tridimensionnelle (3D) à haute résolution de grands volumes reste un défi majeur dans le domaine biomédical. Bien que l’imagerie bidimensionnelle (2D) par coupes puisse fournir des informations morphologiques planes sur les tissus et les cellules, elle ne permet pas de visualiser complètement les informations structurelles internes en 3D, ce qui est crucial pour le diagnostic du cancer et l’étude du développement embryonnaire. Les méthodes traditionnelles d’histologie 3D nécessitent généralement la coupe manuelle et la coloration de milliers de tranches, ce qui est long et laborieux. De plus, des algorithmes complexes de recalage d’images sont nécessaires pour restaurer les informations spatiales entre les différentes coupes. Pour résoudre ces problèmes, plusieurs techniques d’imagerie optique 3D automatisées ont émergé ces dernières années, principalement divisées en deux catégories : l’une utilise des techniques de clarification des tissus pour réduire les problèmes de propagation de la lumière dans les tissus biologiques, tandis que l’autre repose sur la tomographie par coupes sérielles de blocs (BSST) pour étendre le volume d’imagerie.

Cependant, les techniques d’imagerie 3D existantes présentent encore certaines limites. Par exemple, les techniques de clarification des tissus doivent trouver un équilibre entre l’efficacité de la clarification et le temps, afin d’éviter la dégradation des tissus ; tandis que les systèmes BSST, bien qu’ils puissent générer des images alignées, sont globalement complexes, en particulier pour l’imagerie multicolore. De plus, de nombreux systèmes BSST nécessitent une coloration globale des échantillons et leur inclusion dans des matériaux durs (comme la résine ou la paraffine), ce qui augmente le temps et les coûts, et entraîne une déshydratation et une contraction des tissus.

Pour résoudre ces problèmes, l’équipe de Wentao Yu, Yan Zhang, Claudia T. K. Lo, Lei Kang et Terence T. W. Wong de l’Université des sciences et technologies de Hong Kong a développé une nouvelle technique d’imagerie 3D appelée HILOTRUST. Cette technique combine la microscopie à haute et basse fréquence (HILO) et l’excitation par ultraviolets (UV), permettant une imagerie subcellulaire rapide et à faible coût de l’organe entier tout en maintenant une haute résolution.

Contenu de la recherche et flux de travail

Contexte et objectifs de la recherche

La technologie HILOTRUST est une optimisation de la technologie TRUST (Translational Rapid Ultraviolet-Excited Sectioning Tomography) développée précédemment par l’équipe. La technologie TRUST permet une imagerie rapide et à haute résolution de l’organe entier grâce à l’excitation de surface par UV et à la coloration en temps réel, mais sa résolution axiale est limitée par l’épaisseur de coupe mécanique ou la profondeur de pénétration de la lumière UV dans les tissus. Pour surmonter ces limitations, HILOTRUST introduit la microscopie HILO, réduisant l’épaisseur de coupe optique de plusieurs dizaines de micromètres à environ 5,8 micromètres, et l’épaisseur de coupe mécanique de 50 micromètres à 10-15 micromètres.

Conception expérimentale et méthodes

1. Mise en place de la microscopie HILO en couleurs

Le cœur du système HILOTRUST est la microscopie HILO en couleurs. Ce microscope utilise deux modes d’éclairage pour l’imagerie : l’éclairage par tavelures et l’éclairage uniforme. En mode d’éclairage par tavelures, une diode laser verte (LD) de 532 nm génère un motif de tavelures, excitant les signaux fluorescents dans les noyaux cellulaires ; en mode d’éclairage uniforme, deux LED UV profondes (UV-LED) sont utilisées pour un éclairage uniforme, excitant les signaux fluorescents des colorants marqués et des composants tissulaires endogènes. Grâce à la combinaison de ces deux modes, HILOTRUST permet une imagerie en couleurs et améliore significativement le contraste des images.

2. Mise en place du système HILOTRUST

Le système HILOTRUST intègre la microscopie HILO en couleurs avec une plateforme motorisée à trois axes et un microtome vibrant. Pendant l’imagerie, l’échantillon est d’abord scanné en mode raster sur le plan X-Y via la plateforme motorisée, puis coupé mécaniquement par le microtome vibrant. Après chaque imagerie, le système retire automatiquement la couche de tissu imagée, exposant la couche suivante pour l’imagerie. L’ensemble du processus est entièrement automatisé, sans nécessiter de recalage manuel.

3. Traitement des données et reconstruction 3D

Le système HILOTRUST utilise un algorithme de traitement d’images HILO pour générer des images de coupes optiques, et effectue une reconstruction 3D par empilement direct d’images. Comme les images de coupes générées sont naturellement alignées, aucun algorithme complexe de recalage d’images n’est nécessaire.

Résultats expérimentaux

1. Validation de la microscopie HILO en couleurs

L’équipe de recherche a d’abord validé la capacité de contenu élevé et de coupe optique de la microscopie HILO en couleurs. En effectuant une imagerie 2D de plusieurs organes de souris (comme le poumon, le rein, le foie et le cerveau), il a été constaté que les images HILO présentaient une amélioration significative du contraste par rapport aux images de champ large traditionnelles, permettant une identification plus claire des structures fines.

2. Validation de l’imagerie 3D

L’équipe de recherche a ensuite effectué une imagerie 3D de blocs de tissus de rein, de poumon et de foie de souris, et a comparé les résultats avec ceux obtenus par la technologie TRUST. Les résultats ont montré que HILOTRUST présente un avantage significatif en termes de capacité de coupe optique, générant des images 3D plus claires et plus détaillées. En particulier, dans la reconstruction 3D du tissu pulmonaire de souris, HILOTRUST a permis de visualiser plus précisément la distribution des alvéoles et des fibres élastiques.

3. Potentiel d’application clinique

Pour valider le potentiel clinique de HILOTRUST, l’équipe de recherche a effectué une imagerie de deux échantillons de cancer du poumon humain. Les résultats ont montré que HILOTRUST améliore significativement le contraste des images, rendant les structures telles que les fibres élastiques plus faciles à identifier. De plus, la capacité d’imagerie en couleurs de HILOTRUST permet d’extraire la relation de distribution 3D entre les fibres de collagène et les cellules cancéreuses, démontrant son potentiel d’application dans la recherche sur le cancer.

Conclusion et signification

La technologie HILOTRUST, en combinant la microscopie HILO et l’excitation par UV, permet une imagerie 3D en couleurs à haute résolution, offrant un avantage significatif en termes d’efficacité temporelle et de rapport coût-efficacité. Cette technologie montre un grand potentiel dans les applications d’histologie 3D, en particulier dans le diagnostic du cancer et l’étude du développement embryonnaire. À l’avenir, l’équipe de recherche prévoit d’optimiser davantage les performances du système, d’explorer davantage de types de colorants fluorescents et d’élargir le champ d’application clinique.

Points forts de la recherche

1. Haute résolution et imagerie en couleurs : HILOTRUST, grâce à la microscopie HILO et à l’excitation par UV, permet une imagerie 3D en couleurs à haute résolution, améliorant significativement le contraste et la capacité d’identification des détails.
2. Efficacité temporelle et rapport coût-efficacité : Par rapport aux techniques d’imagerie 3D traditionnelles, HILOTRUST réduit considérablement le temps d’imagerie et les coûts tout en maintenant une haute résolution.
3. Potentiel d’application clinique : Les résultats d’imagerie de HILOTRUST sur des échantillons de cancer du poumon humain démontrent son potentiel d’application dans le diagnostic et la recherche sur le cancer.

Perspectives futures

Bien que la technologie HILOTRUST ait réalisé des progrès significatifs, il reste encore de nombreuses améliorations possibles. Par exemple, à l’avenir, il serait possible d’explorer davantage de types de colorants fluorescents pour enrichir les capacités d’imagerie ; de plus, l’introduction de techniques d’apprentissage profond pourrait encore améliorer la vitesse d’imagerie et la qualité des images. Avec l’optimisation continue de la technologie, HILOTRUST devrait jouer un rôle plus important dans la recherche biomédicale et le diagnostic clinique.