2009年7月20日
物理学家们纽约大学已经开发出一种技术来记录微观系统的三维电影,如生物分子,通过全息视频。工作,这是在《光学快报》的报道,有潜力提高医学诊断和药物发现。
开发的技术,在实验室里的纽约大学物理学教授大卫•格里尔是由两部分组成:制作和录制微观系统的图像,然后分析这些图像。
生成和记录图像,研究人员创建了一个全息显微镜,基于传统的光学显微镜。而是依靠一个白炽灯照明,传统显微镜采用全息显微镜使用平行激光一道梁组成的一系列平行的光线和类似于激光指针。
当一个对象被放入路径显微镜的梁,物体散射光线束的一些复杂的衍射图样。散射光的重叠与原梁来创建一个干涉图样让人想起重叠的涟漪一个水池。然后显微镜放大光明与黑暗和记录的结果模式与传统的数字录像机(DVR)。产生的视频流中的每个快照是一个全息图的原始对象。与传统的照片,每个全息快照存储信息的三维结构和组成对象,创建了散射光场。
记录的全息图作为一个模式出现同心光明与黑暗的戒指。这个生成的模式包含丰富的信息材料,最初分散light-where是什么组成的。
分析图像提供了一组不同的挑战。他们的工作要做到这一点,研究人员基于定量理论解释散射光的模式对象。理论,Lorenz-Mie理论,认为光散射可以揭示对象的大小和构成散射。
“我们使用这个理论来分析每个物体的全息图在我们录像的快照,”格里尔解释说,他是纽约大学的软物质研究中心的一部分。“拟合球面全息图的理论揭示了三维位置球体中心的引人注目的决议。它允许我们查看一微米大小的微粒和nanome欧洲杯猜球平台tric精确,它捕获他们的特质在一米的1000000000。”
“这是一个巨大的信息获取关于一个宏观尺寸对象,尤其是当你考虑到你得到所有的信息在每一个快照,”格里尔说。“它超过其他现有技术跟踪粒子和描述他们的化妆和全息显微镜可以同时做两个。”欧洲杯猜球平台
因为分析的运算量,研究者采用运算功能中使用的图形处理单元(GPU)的高端电脑视频卡。最初旨在提供高分辨率的视频电脑游戏的性能,这些卡片有能力适合全息显微镜。
的团队已经使用该技术的应用范围,从基本的统计物理研究分析了牛奶中脂肪滴的成分。
更广泛地说,这项技术创建一个更复杂的方法来辅助医疗诊断和药物发现。在最基本的层面上,研究在这些领域寻求理解是否某些分子组件,即。药品的基石,团结在一起。
一种方法,称为“bead-based试验”,创造了宏观尺寸的珠子的表面活性组绑定到目标分子。因为他们的体积小,研究人员面临的挑战是确定这些珠子是坚持目标分子。这是传统的方式做是创建另一个分子或标签,结合目标分子。这个标记分子,耗时和昂贵的,通常是由荧光或放射性。
全息成像技术,以其放大和记录功能,允许研究人员观察个分子级绑定没有标签,节省时间和金钱。要求一个微观珠检测一种分子,全息视频显微镜之前无法实现的承诺水平的医疗诊断测试和小型化创造可能性并行运行非常大量的敏感的医疗测试。