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High‐Throughput Volumetric Mapping Facilitated by Active Tissue SHRINK

瓶颈 计算机科学 吞吐量 可视化 脑组织 还原(数学) 可扩展性 生物医学工程 人工智能 材料科学 嵌入式系统 无线 医学 电信 几何学 数学 数据库
作者
Li‐En Lin,Adrian Colazo,Xiaotian Bi,Jiajun Du,Lu Wei
出处
期刊:Small methods [Wiley]
标识
DOI:10.1002/smtd.202500382
摘要

Abstract Comprehensive visualization of tissue architecture in large organs such as the brain is crucial for understanding functional relationships across key tissue regions. However, the large size of whole organs makes it challenging to image their entirety with subcellular resolution, often requiring prolonged imaging sessions, volume reconstruction, and compromises in spatial coverage. Here, Scalable Hydrogel‐embedded Rapid Imaging of tissue NetworK (SHRINK) is reported to address this challenge through active tissue shrinkage and clearing. Utilizing the identified hydrogel network to preserve the spatial pattern of proteins in situ and remove the uncrosslinked biomolecules to create space, it is shown that SHRINK isotropically drives the reduction of sample sizes down to 16% of their original volume while maintaining high cellular and tissue‐level integrity in a reversible manner. The size reduction and the corresponding 3D concentrating of the biomolecules render a more than sixfold enhancement for throughput and signal respectively, which addresses a key bottleneck for the stimulated Raman scattering (SRS) microscopy, ideal for 3D, label‐free and super‐multiplex tissue mapping. It is further demonstrated that SHRINK‐SRS achieves organ‐scale mapping of brain, intestine, heart, and kidney tissues. SHRINK offers a powerful approach to overcome traditional imaging barriers, enabling rapid and detailed visualization of large organs.
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