摘要：我们体内那些微小的细胞、复杂的组织，乃至宏大的器官，究竟是以怎样精妙的结构在运作？现代生物医学研究，正以前所未有的速度迈入三维（3D）成像时代，试图揭开生命更深层次的奥秘。然而，这场探索并非坦途。
我们体内那些微小的细胞、复杂的组织，乃至宏大的器官，究竟是以怎样精妙的结构在运作？现代生物医学研究，正以前所未有的速度迈入三维（3D）成像时代，试图揭开生命更深层次的奥秘。然而，这场探索并非坦途。
在构建清晰、完整的3D生物组织图谱时，我们常常遭遇一系列令人头疼的挑战：机械损伤导致的图像数据缺失、长时间成像带来的光漂白（photobleaching）和运动伪影（motion artifaCTs）、以及分辨率（resolution）的不足，甚至仅仅是时间限制，都可能让我们的“透视”变得模糊不清，如同盲人摸象。这些问题不仅限制了我们对细胞构成和组织形态的精确分析，更让许多稀有而关键的生物事件无从追踪。
那么，如果有一双“AI慧眼”，能够智能地“脑补”出那些看不见的细节，精确地修复受损的部分，甚至让模糊的图像变得纤毫毕现，这是否会彻底改变我们对生命的理解？5月28日《Nature Methods》的研究报道“InterpolAI: deep learning-based optical flow interpolation and restoration of biomedical images for improved 3D tissue mapping”，介绍了一项颠覆性技术——InterpolAI。它不再是简单地对图像进行模糊处理或平均，而是利用深度学习（deep learning）与光流（optical flow）技术，如同最顶尖的侦探，精准追踪并预测像素的运动轨迹，从而“创造”出介于真实图像之间的高质量合成图像。
这项创新不仅能修复传统切片（serial sectioning）中常见的组织撕裂、折叠等物理损伤，显著减少图像拼接（stitching）带来的伪影，更能在多种成像模态（imaging modalities）、不同物种（species）和多样染色技术（staining techniques）下，以无与伦比的精度提升3D图像的完整性、分辨率和分析质量。
3D生物成像的“阿喀琉斯之踵”：为何我们总在“盲人摸象”？
在深入了解InterpolAI之前，我们首先需要理解当前3D生物成像所面临的痛点。为什么说它在某些方面是“阿喀琉斯之踵”，限制了我们对生命体复杂性的全面认知呢？
当前主流的3D成像方法大致可以分为两类：基于连续切片（serial sectioning）的方法和基于完整组织（intact imaging）的方法。
连续切片方法的固有挑战
这类方法通过将组织切成薄片，然后对每片进行成像，最后进行三维重建。它允许我们进行多重标记（multiplexing），在数十到数百张切片上获取丰富的分子信息。然而，它有两大“拦路虎”：
轴向分辨率（axial spatial resolution）受限：切片厚度是硬性限制，组织学切片通常为4-10微米（µm），而串行切片透射电镜（ssTEM）的切片厚度约为40纳米（nm）。这意味着在切片之间存在固有的信息间隙。当我们需要在图像堆栈中混合使用不同的成像模式时（例如，交替使用H&E染色和免疫组织化学（IHC）染色切片），分辨率问题会更加突出。
物理伪影（physical artifacts）的困扰： 切片过程中不可避免地会产生组织撕裂（tissue section splitting）、折叠（folding）和变形（warping）。这些物理损伤导致重建出的连续结构（如导管和血管）出现中断和扭曲，严重影响了3D结构的完整性。例如，研究发现，在超过13000张ssTEM切片中，随机选取的100张连续切片中，有超过70%的切片存在损伤，其中许多甚至包含多个损伤区域。这使得直接使用原始数据进行3D重建变得困难重重。
完整组织成像方法的“美丽与哀愁”
这类方法如组织透明化（tissue clearing）、磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（computed tomography），可以对连续结构进行3D成像，避免了切片带来的物理损伤。然而，它们也有自己的“软肋”：
成像过程中的缺陷： 长时间曝光导致的光漂白和光吸收（light absorption）会造成样本光照不均，影响图像质量。组织运动（tissue movement）也会引入运动伪影，导致图像失真。这些缺陷最终表现为组织连接性（tissue connectivity）和图像清晰度（clarity）的丧失。例如，MRI图像在扫描过程中常常受到患者运动的影响，导致运动伪影和信号丢失。
面对这些挑战，我们亟需一种智能化的解决方案，能够填补数据空白，修复图像损伤，提升整体图像质量，从而真正实现高精度、高通量的3D生物组织重建。
AI的“先行者”与InterpolAI的“独辟蹊径”
在人工智能领域，生成模型（generative models）如生成对抗网络（GANs）和扩散模型（diffusion models）已在合成组织图像方面展现出巨大潜力。例如，CycleGANs可以将H&E染色的图像转换为合成的IHC染色图像，这在一定程度上实现了跨模态转换（cross-modality translation）。扩散模型也被用于扩增MRI和CT扫描的训练数据集，以增强深度学习模型的性能。
然而，这些生成模型在生成合成生物图像以提取准确的微观解剖信息方面仍存在局限性。它们通常用于生成同一张切片的不同染色图像，但在推断相邻切片之间缺失或受损的微观结构变化方面，其能力有限。换句话说，它们很难在Z轴（深度轴）上“脑补”出连续、准确的细节。此外，生成模型在合成图像中准确捕捉微小或稀有的纹理特
来源：生物探索一点号1