用于生物医学成像的量子灯
当物体反射的光线到达我们的眼睛时,我们看到了物体,并开始了一系列复杂的化学过程。为了触发这些过程,我们的眼睛里有两种主要的受体帮助我们看东西——视锥细胞和视杆细胞。视杆细胞对光线非常敏感,但不能处理任何有关颜色的信息,而视锥细胞对不同波长的光有不同的反应,是它们让我们看到颜色。
无论是看到对象的轮廓还是锻炼它的颜色模式,我们的视觉都完全依赖于物体反射的光中所含的信息。我们经常将光线视为由光子制成,小型的光能,我们可以转换为我们需要看到的化学信息。例如,某种颜色的对象将吸收某种能量的光子。我们看到了一个物体的颜色,因为在反射过程中,一些光子将像物体吸收一样“缺失”。我们看到的颜色只是反射的光子,使其成为我们的眼睛。
相机以与人眼相似的方式工作。每种相机都由传感器和一系列镜子和镜头形状和聚焦光线,因此它以特定方式到达传感器。这些光学器件有助于确保记录的图像处于焦点,甚至可以帮助最大化在拍摄环境处于较深的环境条件下电时到达传感器的光量。
虽然显微镜可能看起来不太像相机,但它共享许多相同的组件,甚至可能使用与标准相机完全相同的传感器类型。然而,使用这些传感器用于观察组织样本时通常有用的红外波长有几个技术限制。柏林洪堡大学的Inna Kviatkovsky和Sven Ramelow博士,以及他们在柏林的Max Delbruck分子医学中心的合作者,不是简单地设计更好的传感器,通过展示一种利用光的量子特性在中红外环境下进行显微观察的新方法,完全绕过了现有传感器技术的问题。
丰富多彩的照片往往是那些用中红外光线拍摄和检测的照片。
传感器的局限性
相机中使用的图像传感器主要有两种类型:电荷耦合器件(CCD)和互补金属氧化物半导体(CMOS)传感器。它们都将入射光转换成电信号,但处理产生电荷的方式略有不同。这些传感器是由硅制成的,当它们吸收光线时,释放出移动的电子产生电流。这个电流提供了一个电信号,这个电信号可以被转换成包含传感器“看到”的图像的所有信息的数字信号。
不同的材料在不同波长的光下工作得最好,硅已经被证明是一种非常受欢迎的材料,因为它在大量的入射波长或光子能量下工作得相当好。虽然用人眼看不见的光的波长拍摄照片似乎很奇怪,但对生物系统来说,信息最丰富的照片往往是那些用中红外光拍摄和探测的。在这里,这些生物分子在吸收过程中有许多独特的特征,这些特征就像一个“指纹”,用于它们的独特识别。
问题是,难以找到利用大量中红外光照亮样品的好方法。许多中红外传感器变得非常嘈杂,并且在这范围的波长范围内表现不佳。这就是为什么Kviatkovsky和ramelow博士试图找到一种使用光子使用标准中红外源和传感器以完全不同的方式使用光子的方式。
量子灯
该团队的新方法涉及将可见光从激光闪耀到晶体中。具有特定非线性性质的某些晶体材料可用于将光子分成较低能量的两个光子中。
为了制造他们的量子成像显微镜,Kviatkovsky和Ramelow博士首先将标准激光聚焦到非线性晶体中,产生光子对。光子穿过晶体两次。在每一次旅行中,都有可能产生光子对,无论是在第一次旅行还是第二次旅行中。这些光子对彼此无法区分;因此,没有办法知道这些对是在第一次或第二次通过晶体时产生的。
通过工程晶体,可以产生不同波长的光子,例如中红外光子和较短的波长可见一个。一旦光子对从晶体中产生,该团队通过感兴趣的样本通过中红外光子,但不是可见的。然后将它们通过晶体,并且可见光膜发送到CMOS检测器。
该过程创造的是在可能发生的两个不同可能的过程之间的非直观的量子干扰集:光子对在第一次通过晶体上产生光子对的概率,但也是未产生该对的可能性在第一次通过,而是在第二次通过晶体。如果中红外光子与样品相互作用后以任何方式变化,则会导致干扰效应,这也影响可见光膜。虽然可见光膜从未看过该物体,但是对物体组合物的信息从未检测到的红外光子转移到其上。
这种设置是一种检测唯一指纹信息的方法,指纹信息只能在红外区域检索,而无需检测红外光子。CCD和CMOS传感器,特别是在弱光条件下,在探测可见光光子方面更有效,因此,Kviatkovsky和Ramelow找到了一种方法,利用量子光的力量来改进中红外显微镜的工作方式。
可见光膜从未看到物体,对物体组合物的信息从未被发现的红外光子转移到其上。
看清楚
虽然它看起来比直接测量样品的中红外光的吸收更复杂,但Kviatkovsky和Ramelow提出的成像方案的关键优势之一是它不依赖于昂贵的宽带中红外光源和可以使用易于可用的可见光探测器,其具有比其中红外对应物更好的信噪比。
该团队已经成功地用他们的新装置从老鼠的心脏组织样本中拍摄了图像。测量的样本也是未染色的,不需要添加任何标记或生物标记——这是在显微镜下尝试和增强可以从样本中检测到的信号强度的常见做法。
这种新方法的另一个优点是它在光的颜色中也具有高度灵活性,可用于它 - 在成像样本时打开具有“颜色视觉”的可能性。这显着增强了可以在样品的形状和光谱特性上恢复的信息量,使得更强大的成像技术。