Metabolic Imaging by Simultaneous FLIM of NAD(P)H and FAD

我們描述了基于同時記錄NAD（P）H和FAD的熒光壽命圖像的代謝成像系統。我們以人膀胱細胞為例演示了該系統的性能。正常組織和發炎組織與腫瘤組織清楚地區分開，隨后由組織學結果證實。

日期：2020年8月27日，星期四，北京時間晚上8點

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我們描述了基于同時記錄NAD（P）H和FAD的熒光壽命圖像的代謝成像系統。該系統使用bh TCSPC FLIM技術的多維記錄功能。將兩個激發波長復用以交替激發NAD（P）H和FAD。一個FLIM通道在NAD（P）H的發射帶中檢測，另一個在FAD的發射帶中檢測。FLIM數據由SPCImage數據分析軟件處理。對于兩個通道，數據分析都會提供振幅加權壽命tm，組分壽命t1和t2，組分振幅a1和a2以及振幅比a1 / a2的圖像。此外，它還提供了熒光壽命氧化還原比（FLIRR），a2 nadh / a1 fad。我們以人膀胱細胞為例演示了該系統的性能。從膀胱中切除組織后立即從細胞中獲取FLIM。之后，通過組織學評估樣品。在tm圖像，a1和a2圖像以及FLIRR圖像中區分正常細胞和腫瘤細胞。事實證明，最可靠的判別參數是NAD（P）H熒光的振幅a1和a2。正常組織和發炎組織與腫瘤組織清楚地區分開，隨后由組織學結果證實。同樣，來自FAD通道的FLIM數據顯示正常組織和腫瘤組織也存在顯著差異。但是，FAD結果與NAD（P）H的結果不一致。因此，對FAD FLIM數據的解釋需要進一步研究。通過組織學評估樣品。在tm圖像，a1和a2圖像以及FLIRR圖像中區分正常細胞和腫瘤細胞。結果最可靠的判別參數是NAD（P）H熒光的振幅a1和a2。正常組織和發炎組織與腫瘤組織清楚地區分開，隨后由組織學結果證實。同樣，來自FAD通道的FLIM數據顯示正常組織和腫瘤組織也存在顯著差異。但是，FAD結果不如NAD（P）H一致。因此，對FAD FLIM數據的解釋需要進一步研究。通過組織學評估樣品。在tm圖像，a1和a2圖像以及FLIRR圖像中區分正常細胞和腫瘤細胞。結果最可靠的判別參數是NAD（P）H熒光的振幅a1和a2。正常組織和發炎組織與腫瘤組織清楚地區分開，隨后由組織學結果證實。同樣，來自FAD通道的FLIM數據顯示正常組織和腫瘤組織也存在顯著差異。但是，FAD結果與NAD（P）H的結果不一致。因此，對FAD FLIM數據的解釋需要進一步研究。

 

關于演講者

Wolfgang Becker是時間分辨光學檢測技術的專家。他于1979年在德國柏林獲得博士學位。自1993年以來，他是柏林Becker＆Hickl GmbH的負責人。他感興趣的領域是高級時間相關單光子計數技術的開發和應用。他于1989年開始開發多維TCSPC技術，并且是TCSPC FLIM技術的創始人，該技術現已廣泛用于激光掃描顯微鏡。他是bh TCSPC手冊的作者，該手冊現已在第8版發布，并且是“高級單光子計數技術”（Springer，2005年）的作者，也是“高級單光子計數應用程序”（Springer，2015年）的編輯。他喜歡貓，滑雪和沙灘排球。