清华大学突破光毒性限制：自然光级三维成像新算法

【导读】清华大学的研究团队成功研发了一种基于光场空间角度冗余性的自监督去噪算法，名为LF-denoising。该算法能够在超低光毒性（10μW/mm²）的条件下，实现长时间高保真三维亚细胞成像。这一技术的突破，为脑科学、免疫学等领域的研究提供了新的工具，有助于揭示生命过程的真实动态。

细胞是构成生命的基本单元，其功能及其与周围细胞的交互作用往往持续数十小时，难以在体外环境中复现。因此，在活体动物中实现高保真度、低光毒性的亚细胞三维成像，成为理解复杂生物过程的关键途径。

然而，在荧光显微中，激发光的照射不可避免会引发光毒性——光照能量会损伤细胞与组织，导致荧光信号逐渐衰减、细胞功能紊乱甚至死亡。为了应对这一挑战，清华大学戴琼海院士团队通过一系列技术创新，包括扫描光场显微技术和基于物理深度学习的虚拟扫描技术，大幅降低了成像过程中的光毒性。

但真正的挑战在于实现长达数小时甚至昼夜尺度的生物现象观测。此时，激发光必须进一步降低到接近自然光环境的水平，才能在无扰动的前提下持续记录真实生命活动。然而，在如此微弱的光强下，原始成像信噪比极低，组织结构模糊，生物学信息几乎完全被噪声淹没。

针对这一难题，清华大学团队在Nature Communications上发表了最新研究成果。他们研发的LF-denoising算法能够在自然光级的激发光下实现高速长时程高保真的三维成像。

LF-denoising通过双路网络结构，利用光场的空间角度上高维复合冗余特征进行自监督去噪训练，从而避免了单一冗余对于数据保真度的破坏。研究团队还考虑了实际长时间活体观测场景中常见的固定模式噪声、快速样本活动等问题，使得LF-denoising能够在多种样本和显微设备上应用，突破低光强下复杂噪声的成像环境限制。

团队通过多种模式生物的活体实验验证了LF-denoising的高保真去噪能力，并首次实现了自然光级光毒性（10μW/mm²）的长时程亚细胞分辨率三维荧光显微成像。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-025-66654-3

该算法的成功应用将活体显微从“有限成像”带入“无扰观测”的时代，为揭示生命过程的连续真实动态提供了前所未有的通道。