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SpectraPlex 高涵量3D多重螢光成像系統

SpectraPlex 是架構在 STELLARIS 共軛焦系統的選配模組, 是一種最先進的 3D 高涵量多重成像的強大工具組, 專門使用於空間生物學 (Spatial Biology) 的研究。探索生物組織空間內的各類型細胞組成與分佈,  探索功能性區域的生物分子,並了解細胞族群的互動關係。許多實際應用領域包括 多重免疫螢光  ( mIF ) 或是 多重免疫組織化學 (mIHC) 實驗

SpectraPlex 獨家核心技術是採用單次成像(one-shot)方法, 並採用靈活的矩陣建立方式,讓研究人員可依據實驗需求選擇最合適的策略,有效克服現有多重成像的限制,並為未來的空間生物學研究建立新標準。是一套極為簡化且高效率的工作流程, 實現了有效且準確的多重標記檢測,進一步提升了成像資料的品質與可靠性。





SpetraPlex ( 高涵量 3D 多重螢光成像系統 ) 是架構在 STELLARIS ( 配置白光雷射 ) 光譜式共軛焦系統的新型應用模組 (選配). 它提供了最高解析的高涵量 3D 多重螢光成像.

SpectraPlex 專門使用於空間生物學 (Spatial Biology) 的研究, 探索生物組織空間內的各類型細胞的複雜組成與分佈,  揭示它們彼此之間的精確位置和排列方式, 探索整群複雜的細胞族群間的互動關係。許多實際應用領域包括 多重免疫螢光  ( mIF ) 或是 多重免疫組織化學 (mIHC) 實驗等.





























AIVIA 是 Artificial Intelligence and Visualization for Image Analysis 縮寫. 是一個導入 AI 人工智慧輔助運算, 通過大數據的深度學習, 創新且完整的從 2D 到 5D 影像視覺化的處理分析平台。
 
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空間生物學的應用優勢 :

空間生物學 ( Spatial Biology ) 是係藉由組織空間內的細胞組成、細胞分佈與功能性生物分子來定義功能性區域,其核心目的是在探索細胞種類及其在組織位置的分佈,並探究細胞生物標記的表現特性及細胞族群的互動組成進而影響組織間的顯微環境, 並了解各類細胞族群的互動關係。
 
空間生物學 是突破癌症研究和檢測的新型技術,可以應用於各種研究,包括癌變組織的識別、免疫反應的監測、藥物開發和個性化醫療。 高解析度影像技術和 AI 驅動數據分析管道的關鍵創新,使得先進的空間生物學研究成為可能. 除了空間轉錄組,空間生物學的應用還包含空間表型、稀有細胞發現、空間功能狀態、空間鄰域、空間特徵等多個方面,空間生物學將帶來更多生物學新發現。


空間生物學 的應用於 多重免疫螢光( mIF ) 的強大之處在於它不僅能夠揭示哪些細胞或分子存在,還能揭示它們彼此之間的精確位置和排列方式。這種能力是空間生物學的核心,該領域致力於理解生物成分在其原生組織環境中的組織結構。這種空間背景對於理解細胞如何溝通、疾病如何進展以及它們如何對各種治療做出反應尤其重要。
 
例如,不同類型的免疫細胞與腫瘤的接近程度可以指示主動的抗腫瘤反應,或者相反,指示免疫抑制環境。分析這些關係可以為疾病機制提供見解,而這些見解是僅僅量化細胞群體無法獲得的。能夠原位繪製多個分子靶點,使科學家能夠建立詳細的組織「細胞圖譜」。這些圖譜為細胞內部結構提供了前所未有的分辨率。
 
空間生物學常見的實際應用領域 :
 
癌症研究:
分析腫瘤微環境中的免疫細胞浸潤、腫瘤細胞與免疫細胞之間的相互作用,評估免疫治療的效果。
 
免疫學研究:
揭示免疫細胞在炎症、感染等免疫反應中的作用,分析不同免疫細胞亞群的分佈與功能。
 
神經科學:
分析神經組織中的不同細胞類型及其在神經發育或疾病中的變化。
 
疾病診斷:
用於臨床樣本中不同生物標誌物的檢測,輔助疾病的早期診斷和預後評估。
















簡單地說,空間生物學 ( Spatial Biology ) 是係藉由組織空間內的細胞組成、細胞分佈與功能性生物分子來定義功能性區域,其核心目的是在探索細胞種類及其在組織位置的分佈,並探究細胞生物標記的表現特性及細胞族群的互動組成進而影響組織間的顯微環境, 並了解各類細胞族群的互動關係。


空間生物學是一種 空間資料生物分子特徵資訊 的結合。空間生物學是在 3D 環境中收集細胞資訊的一組技術。

傳統上,研究重點是分離的細胞和組織並檢查它們的分子組成。 然而,這種方法通常缺乏感興趣的細胞和組織的空間背景。 例如,批量 RNA 定序會失去細胞異質性,而單細胞 RNA 定序提供的有關組織周圍環境的資訊很少,因此很難全面了解細胞環境。 然而,先進空間生物學的進步使科學家更接近透過識別和定位目標組織內的不同細胞群來填補拼圖中缺少的部分。 一旦獲得空間背景,就可以得出有關各種生理和病理過程的更詳細的結論。



換句話說,當 XY(或 XYZ)座標資訊被分配給樣本中已識別的生物分子時,由此產生的資料可被稱為空間生物學。不過,該術語通常只有在進行大規模研究時才會被使用——當數千或數百萬個細胞、蛋白質、轉錄本或其他分析物在空間上被解析時。 例如,研究單個蛋白質及其在細胞培養物中的位置可能稱不上是空間生物學研究,但在上百個其他蛋白質和 RNA 分子的異質組織樣本中探索單個蛋白質則更有可能稱得上是空間生物學研究。這樣,研究人員就能在原生組織結構和細胞微環境的背景下探索各種生物分析物的分佈情況。因此,空間生物學可以揭示組織中細胞生物學的多樣性和空間異質性,以及細胞的空間組織。



癌症是一種複雜的異質性疾病,由於細胞生長失控而引起。 一個或一組細胞的基因和表觀遺傳的變化破壞了正常功能,導致細胞自發、不受控制地生長和增殖。
成像技術已成為研究癌症生物學的重要工具。 高解析度成像對於研究導致癌症的基因和細胞信號傳導變化必不可少,而活細胞成像則是更深入瞭解功能和疾病機制的關鍵。 顯微成像技術對於研究不同類型腫瘤細胞之間的空間關係也同樣不可或缺。 它們對於理解免疫系統在對抗癌細胞方面的作用也很重要。 對於後者,研究人員運用多色成像技術來加快觀察速度。



位置 是理解生物機制的關鍵;從想要了解次細胞結構的內部運作,到探討細胞在正常與病變組織中的形成與互動,位置都是十分重要的資訊。於是在癌症生物學與免疫學等研究領域中,「空間生物學」逐漸成為一項趨勢。空間生物學透過轉錄體學、成像技術及其他方法,將原本分散的細胞資訊放回空間背景中加以解析。


在組織中,即使是同一類型的細胞,其行為也可能因微環境的變異而有所不同。像質譜分析這類的轉錄體學與蛋白體學方法通常僅能提供少量的資訊,這些資訊往往難以拼湊成完整的圖像。相比之下,顯微鏡技術能讓研究人員從更宏觀的角度觀察,可以在單細胞層級追蹤蛋白質及其他生物標記,從而更深入理解組織整體的結構與功能。

隨著空間生物學成為研究趨勢,研究人員在日常實驗中愈來愈需要使用成像技術,因此光學顯微鏡與電子顯微鏡( EM )技術也持續進化,以滿足對更高空間解析度的需求。如今,研究人員通常會採用多種成像方法,從不同角度研究同一組織。

在設計空間生物學實驗並考慮哪種技術最適合時,幾項關鍵因素需要納入評估, 例如

- 需要什麼樣的解析度 ?
- 使用的是哪種類型的樣本 ?
- 樣本有多厚 ?
- 如何處理組織 ?
- 是否使用螢光標記 ?
- 正在觀察多少種生物標記 ?



LEICA Stellaris 的新功能 SpetraPlex ,即是研究空間生物學上有力的工具之一 !






SpectraPlex :先進 3D 高多重成像的強大工具組

多重顏色成像(也稱為 多重檢測)使研究人員能在同一樣本中使用多種螢光 染劑,從而能夠同時觀察相關的組成與過程 。讓觀察結果增添更多資訊 ,並因此提供更具意義的研究成果 。然而因為 多重 檢測需要使用多種螢光染劑來標記感興趣的各種標記物,因此選擇正確的螢光染劑組合對實驗非常重要 ,而減少訊號干擾( crosstalk )更是關鍵 。傳統用於降低訊號干擾的方法往往緩慢,且可能需要繁瑣的手動調整或高度的顯微技術知識。

SpectraPlex 是一套專為空間生物學設計的完整 3D 高多重成像工具組,搭配 STELLARIS 顯微鏡使用。提供一個精簡的工作流程,協助使用者建立標定的面板( panel )、自動設定影像擷取參數,並透過先進的即時訊號拆色演算法進行成像。

SpectraPlex 引入創新的「染色群組」( staining group )方法,用於產生拆色時所需的參考資料。確保資料的品質與可靠性,並啟發了全新的空間生物學,實際應用上甚至可達到 15 重免疫表型分析。




空間蛋白質體學 ( Spatial Proteomics ),被《Nature Method》雜誌評為2024年度最佳方法,正在推動癌症、免疫學等領域的研究進步。透過將位置數據與組織中蛋白質的高通量成像相結合,研究人員可以深入了解疾病進展和治療反應,並更好地理解人體生物學。




最吻合投資與使用效益 !


SpectraPlex是基於 Stellaris 光譜式共軛焦成像平台下的應用模組 – Stellaris 可以提供最高性能與效益的顯微鏡影像應用.,  全光譜調控 ( AOTF, AOBS, Spectral Detection ) 全球獨一 !!!

 





覆蓋波長最完整 !


STELLARIS搭載白光雷射激發光源(涵蓋 440 至 790 nm )以及一條專用的 405 nm 單波長雷射,並配備超高靈敏度的光譜偵測系統(涵蓋 410 至 850 nm)。這樣的設計非常適合用於空間生物學應用,提供極高的靈活性以優化螢光染料的激發效率,最大化光子收集,同時避免訊號干擾
 
 




簡易使用 !


SpectraPlex引入創新的「染色群組」(staining group)方法,用於產生拆色時所需的參考資料。確保資料的品質與可靠性,並啟發了全新的空間生物學,實際應用上甚至可達到 " 15 重 " 免疫表型分析。
 


 

減少螢光訊號干擾(crosstalk)!


精簡的工作流程,協助使用者建立螢光波長標定的面板(panel)、自動設定影像擷取參數,並透過先進的即時訊號拆色演算法進行成像。提供可靠的數據 !
 
 






採用單次成像(one-shot)方法 !


簡化工作流程帶來兩項關鍵優勢:
1. 標記訊號明確的目標區域(ROI)可供進一步探索,
2. 讓高解析度的三維高多重成像變得更加可行與普及,有效突破當前的技術瓶頸,推動生物醫學研究邁向新里程。









SpetraPlex ( 高涵量3D多重螢光成像系統 ) 是架構在 STELLARIS 共軛焦系統的新型應用模組 (選配). 它提供了使用上極為精簡的介面, 啟發了全新的空間生物學 (Spatial Biology) 應用, 實際應用於 多重免疫螢光Multiplex Immunofluorescence ( mIF ) 或是 多重免疫組織化學 (mIHC) 實驗.
 
什麼是多重免疫螢光
multiplex ImmunoFluorescence ( mIF )?它是如何運作的?
 
多重免疫螢光 (mIF) 是一種實驗室技術,它使科學家能夠同時在單一組織樣本中觀察多個特定分子(通常是蛋白質)。這種方法有助於研究人員了解複雜生物系統中細胞排列和分子表現的複雜細節。 mIF 的目標是提供細胞相互作用和組成的全面視圖。
 
mIF 技術, 是同時利用許多的螢光標記的特異專一性抗體, 通過螢光成像, 同時檢測多個分子的方法,相對于傳統的單一螢光標記技術,多重免疫螢光技術可以在同一組織中同時定位多種免疫細胞和細胞標誌物,對複雜細胞群體和組織微環境的分析更為準確和全面。此外,多重免疫螢光技術還可以通過量化影像處理軟體實現數位化分析,提高檢測效率和準確性,為疾病的診斷和治療提供了更為可靠的支援。過去常用於細胞和組織樣品中的免疫細胞學和藥物研發領域,近年來逐漸在臨床病理學顯示了巨大的應用潛力



多重免疫螢光的核心組成部分

這個過程始於一片薄薄的保存組織切片,例如腫瘤活檢或腦組織樣本,作為分析的「畫布」。該組織通常被固定並包埋以保持其結構完整性,以便進行後續的分子標記。這種製備過程確保細胞結構保持完整,從而實現精確的空間映射。

抗體是一種特殊的蛋白質,其作用類似於高度特異性的尋靶器,被設計用於尋找並附著於細胞上唯一的目標分子(稱為抗原)。這些抗體是實驗室生產的試劑,旨在識別不同的生物標記。它們結合的精準性使其能夠選擇性地識別組織內的各種細胞類型或分子狀態。這些抗體上附著有螢光團,這是一種具有獨特性質的化學染料:當被來自專用顯微鏡的特定波長的光照射時,它們會發出各自不同顏色的光。每種針對不同分子的抗體都標記有不同顏色的螢光團。這種顏色編碼使科學家能夠區分在同一組織切片中同時檢測到的多個標靶。
 
染色和成像過程
 
  • 準備階段包括將薄組織切片放置在顯微鏡載玻片上,為後續步驟提供穩定的表面。然後,該玻片經過一系列清洗和處理,以使組織達到最佳的抗體滲透和結合效果。
 
  • 準備完成後,將包含各種抗體的混合物(每種抗體都標記有其獨特的螢光團)小心地塗抹到組織樣本上。這些抗體需要一定的時間才能擴散到組織中,並與其指定的目標分子特異性結合。孵育期使抗體與其抗原之間能夠充分相互作用。
 
  • 結合期結束後,徹底清洗載玻片,以去除任何未找到特定標靶且未結合的抗體。清洗步驟對於降低背景噪音至關重要,並確保只有成功結合抗原的抗體才能形成最終影像。剩餘的結合抗體隨後提供精確的定位訊號。
 
  • 使用專用螢光顯微鏡擷取載玻片上同一目標區域的多個影像。對於每個影像,顯微鏡使用特定波長的光每次僅激發一種顏色的螢光團,從而為每個檢測到的分子捕獲單獨的圖像。這種連續成像確保每個螢光團發出的不同訊號分別被記錄下來。
 
  • 最後,先進的軟體將所有單獨的彩色影像組合成一幅複合的多色影像。這種數位重建技術可以同時揭示組織內所有不同目標分子的精確位置和共定位。
 
解鎖空間生物學

多重免疫螢光的強大之處在於它不僅能夠揭示哪些細胞或分子存在,還能揭示它們彼此之間的精確位置和排列方式。這種能力是空間生物學的核心,該領域致力於理解生物成分在其原生組織環境中的組織結構。在生物學中,識別免疫細胞可以提供訊息,但觀察它直接接觸癌細胞與觀察它們相距甚遠時,情況則截然不同。這種直接的物理互動通常意味著主動的溝通或反應。

這種空間背景對於理解細胞如何溝通、疾病如何進展以及它們如何對各種治療做出反應尤其重要。例如,不同類型的免疫細胞與腫瘤的接近程度可以指示主動的抗腫瘤反應,或者相反,指示免疫抑制環境。分析這些關係可以為疾病機制提供見解,而這些見解是僅僅量化細胞群體無法獲得的。能夠原位繪製多個分子靶點,使科學家能夠建立詳細的組織「細胞圖譜」。這些圖譜為細胞內部結構提供了前所未有的分辨率。