AI与开源软件推动生物医学影像革命，FLIM技术更快、更便捷

抖音热门 2025年07月13日 07:16 1 admin

在生物医学影像领域，AI和开源软件的结合正在带来令人瞩目的技术进步。由Sofia Kapsiani博士生在Gabi Kaminski Schierle教授的分子神经科学团队开发的两款开源工具——FLIMPA和FLIMngo，正致力于使荧光寿命成像显微镜（FLIM）技术变得更加快速、简单，并且更加可及。这些工具帮助解决了长期以来困扰生物医学影像的技术性和实用性问题。

荧光寿命成像显微镜（FLIM）技术

双管齐下：FLIMPA和FLIMngo带来FLIM技术的创新

Kapsiani采用双管齐下的方法，推出了FLIMPA和FLIMngo两款工具。FLIMPA是一款强大的相位分析软件，而FLIMngo则是一个深度学习模型，能够大大缩短数据采集时间。它们的目标是突破FLIM技术中的常见局限性，从成像速度慢到昂贵且封闭的商业软件，以帮助研究人员更加灵活地应用该技术，特别是在活体成像和健康研究领域。

这两篇研究论文在短短几周内相继发布，标志着活体成像技术领域的重要进展。

FLIMngo：深度学习技术使成像速度大幅提升

最新的研究论文《Deep learning for fluorescence lifetime predictions enables high-throughput in vivo imaging》已在《美国化学会杂志》上发布，介绍了FLIMngo这一深度学习模型。FLIMngo能够大幅减少采集FLIM数据所需的时间，经过特殊训练，它能够在极低光子计数的情况下，快速分析活体图像，同时保持准确性。

这一进展不仅提升了FLIM的成像速度，还有效减少了光照暴露和光毒性，特别是在处理活体样本时，这一点非常重要。Kapsiani通过FLIMngo成功追踪了秀丽隐杆线虫（C. elegans）中与疾病相关的蛋白质聚集体，并且不需要麻醉。这款模型是开源的，适用于多种成像系统。

Kapsiani表示：“FLIM技术在活体成像中有着巨大的潜力，但一直受到技术限制。通过这些工具，我们希望消除这些障碍，使FLIM能够更灵活地应用于更广泛的研究者群体。”

FLIMPA：为FLIM数据分析提供全新选择

在更早的论文中，Kapsiani介绍了FLIMPA，这是一个用于FLIM技术相位分析的独立工具。与传统的商业软件不同，FLIMPA是完全免费的开源工具，且兼容多种文件格式。它结合了先进的可视化功能和直观的界面，使研究人员能够比较多个样本并深入观察特定的分子行为。

Kapsiani利用FLIMPA开发了一种新的细胞检测方法，通过追踪SiR-微管蛋白的荧光寿命变化，量化微管解聚过程。这一过程是抗癌药物研究中的关键机制。

Kaminski Schierle教授表示：“这些是深刻的技术洞察与创造力相结合的绝佳例子。Sofia的工作正在将FLIM技术从一个小众工具推向更加普及和可扩展的方向。”

对健康医学领域的深远影响

FLIMPA和FLIMngo的发布，标志着生物医学影像技术的一个重要突破。这两款工具不仅简化了FLIM技术的使用，也为研究人员提供了更高效的数据采集和分析方法，极大推动了活体成像技术的发展。特别是在活体成像、疾病监测、药物研发等领域，FLIM技术将为医学研究带来更多的可能性。

从市场角度来看，随着生物医学影像技术的普及和创新，相关软件和硬件设备的需求将进一步增长，为医疗技术公司提供了巨大的市场机会。预计在未来几年，FLIM技术和开源工具将在全球范围内得到更广泛的应用，推动医学影像领域的进一步发展。

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