南加州大学的科学家们开发了更好的成像工具来研究疾病

USC科​​学家开发了一种新工具，可以更深入，更清晰地观察生物，这是一种视觉优势，可以节省时间并有助于推进医学治疗。

这类基础科学可用于开发更好的诊断和治疗方法，包括检测肺癌或污染物造成的损害。USC维特比工程学院的研究和研究助理教授弗朗切斯科·库特拉雷(Francesco Cutrale)说，这项技术足够通用，可以成为用于远程医学，食品安全或伪造货币检测的智能手机应用程序。

过去几年中，南加州大学迈克尔逊聚合生物科学中心的科学家一直在研究这项技术。他们的发现发表在《自然通讯》上。

从字面上看，该技术着重于生物学的基础。当生物学家深入研究一种生物-细胞，鱼，人-并不总是清楚发生了什么。细胞和蛋白质在整个组织中深深交织在一起，留下了许多有关成分之间相互作用的问题。治愈疾病的第一步是清楚地看到问题所在，但这并不总是那么容易。

这种新的成像技术如何工作

为了解决该问题，研究人员一直依靠一种称为荧光高光谱成像(fHSI)的技术。这种方法可以区分整个光谱中的颜色，标记分子以便可以跟踪它们，并产生生物内部的生动彩色图像。

但是fHSI提供的优势有限。它不一定能揭示全色光谱。由于生物系统的复杂性，它需要大量数据，因此收集和处理图像需要很长时间。还涉及许多耗时的计算，这是一个很大的缺点，因为当可以实时完成实验时，它们会更好地工作。

为了解决这些问题，USC研究人员开发了一种称为光谱编码增强表示(SEER)的新方法。它提供了更高的清晰度，并且比现有技术快67倍，清晰度高2.7倍。

它依靠数学计算来更快地解析数据。它可以处理各种颜色的充满活力的荧光标签，以获取更多细节。而且它使用的计算机存储空间更少，随着现代聚合生物科学研究背后的大数据研究的爆炸式增长，这一点变得尤为重要。根据这项研究，SEER是一种“快速，直观和数学的方式”，可以解释图像的收集和处理过程。

Cutrale说：“在很多情况下，这种事后分析虽然功能强大，但在实验或医学决策中为时已晚。”“高光谱数据的获取和分析之间存在差距，科学家和医生不了解实验中包含的信息。SEER旨在填补这一空白。”

从检测肺癌到潜在的手机应用程序

SEER的第一个应用程序将在医学和研究领域。这种通用算法最早由南加州大学翻译影像中心的Wen Shi和Daniel Koo提出，将与洛杉矶儿童医院的医生合作，用于检测肺部疾病的早期阶段以及患者体内污染物的潜在损害。此外，生命科学领域的科学家已开始在其实验管线中采用SEER，以进一步提高效率。

成像技术的改进也可以达到消费者水平，因此很可能可以将fHSI和SEER之类的技术安装在手机上，以提供强大的可视化工具。

由于慷慨的5,000万美元的捐赠，迈克尔逊中心汇集了南加州大学多恩西费大学文理学院，南加州大学维特比工程学院和南加州大学凯克医学院的一流科学家和工程师组成的多元化网络来自骨科脊柱外科医生，发明家和慈善家Gary K. Michelson及其妻子Alya Michelson。

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