2025年第六届活细胞与超高分辨成像高级研讨会

光学显微成像技术是解析细胞形态、动态及互作的核心工具，其快速发展正推动科研进入"见所未见"的新时代。然而，面对繁多的技术类型与迭代更新，如何精准匹配研究需求、避免资源浪费成为科研人员的共性挑战。本次研讨会聚焦前沿显微成像技术，通过深度技术解析与沉浸式实操相结合，搭建产学研高效对话平台，助力科研创新突破。会议形式：讲座与上机实操相结合

特邀专家（持续更新中）

汪立宏 加州理工学院罗森生物工程中心

席 鹏 北京大学未来技术学院

陈良怡 北京大学未来技术学院

李 栋 清华大学生命科学学院

陈春来 清华大学生命科学学院

唐爱辉 中国科学技术大学生命科学与医学部

苏 冰 上海交通大学医学院上海市免疫学研究所

潘雷霆 南开大学物理科学学院

徐平勇 中国科学院生物物理研究所

吴嘉敏 清华大学自动化系

陈知行 北京大学未来技术学院分子医学研究所

赵 姗 北京大学未来技术学院国家生物医学科学成像中心

左 超 南京理工大学智能计算成像研究院

章永登 西湖大学生命科学学院

屈军乐 深圳大学物理与光电工程学院

杨思华 华南师范大学生物光子学研究院

王文娟 清华大学蛋白质研究技术中心细胞影像平台

以下内容为GPT视角对活细胞与超高分辨成像高级研讨会相关领域的研究解读，仅供参考：

活细胞与超高分辨成像研究现状

一、主流技术分类与进展

受激发射损耗显微术（STED）

原理：通过两束激光（激发光与损耗光）协同作用，压缩荧光发射区域，突破衍射极限。

进展：

空间分辨率提升至约20纳米（如STED-FCS技术）。

活细胞应用中，已实现线粒体、微管等结构的动态成像。

优势：无需特殊荧光标记，兼容多色成像。

局限：高激光强度可能导致光漂白和光毒性。

结构光照明显微术（SIM）

原理：利用周期性照明光栅与样品相互作用，通过算法重建高频信息。

进展：

分辨率提升至约100纳米，时间分辨率可达秒级。

适用于活细胞中膜蛋白、细胞骨架等动态结构。

优势：低光毒性，适合长时间观测。

局限：分辨率低于STED和PALM/STORM。

单分子定位显微术（PALM/STORM）

原理：通过控制荧光分子的随机开关，实现单分子定位与超分辨重建。

进展：

分辨率可达10-20纳米，适用于活细胞中蛋白质复合物的动态分析。

优势：高分辨率，可定量分析分子分布。

局限：时间分辨率低（需长时间数据采集），光毒性较高。

扩展景深显微术（EDF）与光片显微术（LSFM）

EDF：通过轴向扫描或波前编码扩展景深，适用于厚样品成像。

LSFM：利用薄层光片照明，减少光毒性，适合活体胚胎或组织成像。

二、应用领域与突破

细胞骨架与细胞器动态

研究微管、肌动蛋白丝的动态组装与解聚过程。

观测线粒体分裂、融合及与内质网的相互作用。

膜蛋白与信号转导

解析受体蛋白在细胞膜上的分布与动态聚集。

研究G蛋白偶联受体（GPCR）的激活与内化过程。

细胞分裂与发育生物学

观测有丝分裂过程中染色体的动态变化。

研究胚胎发育中细胞命运的决定机制。

神经科学与突触可塑性

解析突触前膜与突触后膜的纳米级结构。

研究学习记忆过程中突触强度的动态调节。

三、当前挑战

光毒性与光漂白

高强度激光可能导致细胞损伤，限制长时间观测。

解决方案：开发低光毒性荧光探针（如量子点、自标记蛋白）。

时间分辨率与空间分辨率的权衡

高分辨率技术（如PALM/STORM）通常牺牲时间分辨率。

解决方案：结合多模态成像（如STED与SIM结合）。

数据处理与算法优化

超分辨成像产生海量数据，需高效算法进行重建与分析。

解决方案：开发深度学习辅助的图像重建方法。

活体组织成像的深度限制

光在组织中的散射限制成像深度。

解决方案：采用自适应光学或双光子显微术。

四、未来发展方向

多模态融合成像

结合STED、SIM、PALM等技术，实现高时空分辨率的动态观测。

例如：STED-FCS技术用于研究分子扩散动力学。

智能成像与自动化

利用人工智能优化成像参数，实现自适应成像。

开发自动化平台，提升实验效率。

新型荧光探针与标记策略

开发光稳定性高、毒性低的荧光探针。

研究基因编码的荧光蛋白（如mNeonGreen、mScarlet）的优化。

临床应用探索

将超高分辨成像技术应用于疾病诊断（如癌症早期检测）。

研究病原体在细胞内的动态感染过程。

活细胞与超高分辨成像研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、生物医药与生命科学

药物研发

靶点验证：解析药物分子与靶蛋白（如GPCR、激酶）的相互作用机制，优化药物设计。

毒性评估：通过活细胞成像观察药物对细胞器（如线粒体、溶酶体）的影响，预测潜在副作用。

案例：利用STED显微术观察肿瘤细胞中药物诱导的微管解聚过程，评估抗癌药物疗效。

疾病机制研究

神经退行性疾病：研究阿尔茨海默病中tau蛋白的聚集与扩散路径。

感染性疾病：追踪病毒（如HIV、新冠病毒）在宿主细胞内的入侵与复制过程。

案例：通过PALM/STORM技术解析HIV病毒包膜蛋白在细胞膜上的动态分布，揭示病毒与受体结合的分子机制。

干细胞与再生医学

细胞命运决定：观测干细胞分化过程中关键转录因子的核内定位变化。

组织工程：评估生物材料对细胞黏附、迁移的影响，优化支架设计。

案例：利用SIM技术实时监测干细胞向心肌细胞分化过程中肌节蛋白的组装动态。

二、农业与食品科学

作物抗逆性研究

胁迫响应：观察植物细胞在干旱、盐碱等逆境下信号分子（如Ca²⁺）的动态变化。

案例：通过STED显微术解析拟南芥根尖细胞中ABA信号通路关键蛋白的定位变化。

食品安全检测

病原体检测：超高分辨成像可快速识别食品中的致病菌（如沙门氏菌）的细胞膜结构特征。

案例：利用SIM技术检测牛奶中金黄色葡萄球菌的生物膜形成过程。

育种改良

表观遗传调控：研究DNA甲基化、组蛋白修饰在细胞核内的空间分布规律。

案例：通过PALM技术定位水稻胚乳细胞中特定组蛋白变体的核小体分布。

三、临床诊断与精准医疗

病理诊断

癌症早筛：超高分辨成像可检测肿瘤组织中特定蛋白（如HER2）的纳米级聚集状态，辅助分子分型。

案例：利用STED-FCS技术分析乳腺癌组织中EGFR受体的扩散系数，区分良恶性病变。

个性化治疗

药物敏感性测试：通过活细胞成像评估患者来源肿瘤细胞（PDX模型）对靶向药物的响应差异。

案例：结合SIM与AI算法，预测非小细胞肺癌患者对EGFR抑制剂的耐药性。

细胞治疗监控

CAR-T细胞疗效评估：实时监测CAR-T细胞与肿瘤细胞的相互作用动力学。

案例：利用双光子-STED联合成像技术追踪CAR-T细胞在实体瘤中的浸润深度。

四、材料科学与生物工程

生物材料研发

界面相互作用：研究细胞与纳米材料（如石墨烯、量子点）的相互作用机制。

案例：通过PALM技术解析细胞膜上纳米颗粒的内吞途径。

组织工程支架优化

细胞-材料界面：观察细胞在3D打印支架中的黏附、增殖与分化行为。

案例：利用SIM技术评估胶原蛋白支架的孔隙结构对干细胞成骨分化的影响。

仿生材料设计

天然结构模拟：借鉴细胞骨架、细胞膜等生物结构的纳米级组装规律，开发新型功能材料。

案例：基于微管动态组装原理，设计自修复水凝胶材料。

五、环境科学与生态学

微生物生态研究

群落结构解析：超高分辨成像可区分环境中相似微生物的细胞膜特征。

案例：通过STED显微术识别土壤中硝化细菌的细胞膜脂质组成差异。

污染修复机制

重金属解毒：研究微生物细胞内重金属转运蛋白的定位与功能。

案例：利用PALM技术定位铜绿假单胞菌细胞膜上的铜离子转运蛋白。

生物传感器开发

实时监测：结合活细胞成像与纳米材料，开发高灵敏度环境污染物检测平台。

案例：基于细胞内钙信号的STED成像，实时监测水体中雌激素类污染物的浓度。

六、工业与生物制造

发酵过程优化

代谢调控：观测微生物细胞内代谢酶的动态定位与活性变化。

案例：通过SIM技术监测酿酒酵母细胞中糖酵解酶的线粒体-细胞质穿梭。

生物燃料生产

光合效率提升：研究藻类细胞中光合复合体的纳米级组装与能量传递。

案例：利用STED显微术解析小球藻细胞中光系统II的超分子结构。

合成生物学

人工细胞设计：验证合成基因线路在细胞内的空间组织与功能。

案例：通过PALM技术定位人工合成膜蛋白在细菌细胞膜上的分布模式。

七、前沿交叉领域

类器官与器官芯片

疾病模型构建：超高分辨成像可解析类器官中细胞间连接的动态变化。

案例：利用SIM技术监测肠道类器官中紧密连接蛋白的分布与功能。

脑机接口

神经信号解码：研究神经元突触的纳米级结构与信号传递效率的关系。

案例：通过STED-FCS技术分析突触前膜囊泡释放位点的分子动力学。

量子生物学

光合作用机制：超高分辨成像可揭示光合复合体中量子相干效应的微观基础。

案例：利用PALM技术定位光系统I中的叶绿素分子簇。

活细胞与超高分辨成像领域有哪些知名研究机构或企业品牌

一、顶尖学术研究机构1. 德国马克斯·普朗克生物物理化学研究所（MPI-BPC）

核心团队：Stefan Hell（STED显微术发明者，2014年诺贝尔化学奖得主）

技术专长：

开发STED显微术，实现20纳米级分辨率活细胞成像。

研发MINFLUX技术（分辨率突破1纳米），用于单分子定位与动态追踪。

应用案例：解析神经元突触中蛋白质复合物的纳米级动态分布。

2. 美国霍华德·休斯医学研究所（HHMI）

核心团队：Eric Betzig（PALM技术发明者，2014年诺贝尔化学奖得主）、Xiaowei Zhuang（STORM技术发明者）

技术专长：

PALM/STORM技术：单分子定位精度达10纳米，适用于活细胞动态成像。

开发多色超分辨成像方法，解析细胞内多蛋白复合物的空间关系。

应用案例：研究HIV病毒包膜蛋白在细胞膜上的动态聚集机制。

3. 欧洲分子生物学实验室（EMBL）

核心团队：Jan Ellenberg（细胞周期与成像技术专家）

技术专长：

开发4D成像技术（空间+时间），结合SIM与光片显微术，实现厚样品长时间观测。

构建开放数据平台，推动活细胞成像数据的共享与分析。

应用案例：追踪胚胎发育过程中细胞命运的动态决定。

4. 中国科学院生物物理研究所

核心团队：徐涛院士（超分辨成像与糖尿病研究专家）

技术专长：

开发基于STED的活细胞胰岛素分泌动态成像技术。

结合AI算法优化超分辨图像重建效率。

应用案例：解析胰岛β细胞中胰岛素颗粒的分泌路径与调控机制。

5. 日本理化学研究所（RIKEN）

核心团队：Hiroshi Kimura（表观遗传与超分辨成像专家）

技术专长：

开发SIM-FISH技术，实现基因组DNA与蛋白质的共定位成像。

研究细胞核内染色质高级结构的动态变化。

应用案例：解析细胞周期中异染色质的三维组织规律。

二、领先企业品牌1. 徕卡显微系统（Leica Microsystems）

核心产品：

STED超分辨显微镜：如Leica TCS SP8 STED 3X，分辨率达30纳米，适用于活细胞动态成像。

光片显微镜：如Lightsheet 7，实现低光毒性三维成像。

技术优势：

硬件与软件一体化设计，简化操作流程。

与学术机构合作开发专用成像方案（如神经科学、发育生物学）。

2. 蔡司（Zeiss）

核心产品：

Elyra 7超分辨系统：结合SIM、PALM与STED技术，提供多模态成像能力。

Airyscan 2检测器：提升传统共聚焦显微镜的分辨率与信噪比。

技术优势：

多色成像与快速扫描技术，适用于活细胞动态观测。

提供定制化成像解决方案（如药物研发、临床诊断）。

3. 尼康（Nikon）

核心产品：

N-SIM S超分辨显微镜：基于SIM技术，分辨率达115纳米，时间分辨率高。

AxioScan.Z1高通量成像系统：适用于大规模细胞筛选与药物测试。

技术优势：

高通量成像与自动化分析平台，提升实验效率。

开发低光毒性荧光探针与成像缓冲液。

4. 奥林巴斯（Olympus）

核心产品：

FV4000系列共聚焦显微镜：结合SIM技术，提升分辨率与成像速度。

TruResolution成像软件：优化图像重建算法，降低伪影。

技术优势：

模块化设计，支持用户根据需求升级功能。

提供活细胞成像专用培养系统（如温度、气体控制）。

5. Bruker

核心产品：

Vutara 352超分辨显微镜：基于单分子定位技术，分辨率达20纳米。

Opterra II多光子显微镜：适用于深层组织成像。

技术优势：

高精度单分子定位算法，适用于复杂样品成像。

提供多光子与超分辨成像的集成解决方案。

6. Abberior Instruments

核心产品：

STEDYCON超分辨显微镜：紧凑型设计，分辨率达40纳米，操作简便。

MINFLUX纳米显微镜：基于Stefan Hell团队技术，分辨率突破1纳米。

技术优势：

专注于超分辨技术的商业化，提供从硬件到软件的完整方案。

开发低光毒性荧光染料（如ATTO染料系列）。

三、新兴企业与创新技术1. Vutara（现属Bruker）

技术亮点：

开发3D-PALM技术，实现细胞内三维单分子定位与动态追踪。

应用于神经突触可塑性与病毒入侵机制研究。

2. NanoLive

核心产品：

3D Cell Explorer：无标记活细胞成像技术，基于折射率差异实现亚细胞结构三维重建。

技术优势：

非侵入性成像，避免光毒性，适用于长时间动态观测。

适用于药物筛选与毒性评估。

3. Phasefocus

核心产品：

Livecyte细胞分析系统：基于定量相位成像（QPI），无需荧光标记即可监测细胞动态。

技术优势：

提供细胞形态、质量、迁移等多参数分析。

适用于干细胞分化与癌症细胞异质性研究。

四、总结与趋势

学术机构推动技术革新：

诺贝尔奖得主团队（如Stefan Hell、Eric Betzig）持续引领STED、PALM/STORM等技术发展。

中国、日本等国家的研究机构在超分辨成像应用领域（如糖尿病、表观遗传）取得突破。

企业品牌加速商业化：

徕卡、蔡司、尼康等传统显微镜厂商通过技术整合（如多模态成像）提升竞争力。

Abberior、NanoLive等新兴企业聚焦细分领域（如MINFLUX、无标记成像）。

未来方向：

多模态融合：结合STED、SIM、PALM等技术，实现高时空分辨率的动态观测。

智能化与自动化：AI辅助图像重建与分析，提升实验效率。

临床转化：开发便携式超分辨成像设备，推动精准医疗应用。

活细胞与超高分辨成像领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、学术研究机构岗位1. 博士后研究员

岗位职责：

开展超分辨成像技术（如STED、PALM/STORM、SIM）的算法优化或应用研究。

探索活细胞动态过程（如信号转导、细胞分裂）的分子机制。

技能要求：

精通至少一种超分辨成像技术，熟悉显微镜操作与数据分析（如ImageJ、ThunderSTORM）。

具备分子生物学、细胞生物学或生物物理学背景。

代表机构：

德国马克斯·普朗克研究所、美国霍华德·休斯医学研究所（HHMI）、中国科学院生物物理研究所。

2. 科研助理/技术员

岗位职责：

协助实验室管理超分辨成像设备，维护显微镜系统（如激光器、探测器）。

开展常规实验（如细胞培养、荧光标记、成像参数优化）。

技能要求：

熟悉显微镜操作与基础图像处理，具备细胞培养或分子生物学实验技能。

部分岗位需掌握编程（如Python、MATLAB）进行自动化控制。

3. 仪器研发工程师

岗位职责：

参与超分辨显微镜的硬件开发（如光学系统设计、探测器优化）。

开发新型成像探针或标记技术（如量子点、荧光蛋白）。

技能要求：

光学工程、电子工程或材料科学背景，熟悉光学设计软件（如Zemax、Code V）。

具备显微镜研发经验者优先。

二、工业研发岗位1. 生物医药研发科学家

岗位职责：

利用超分辨成像技术评估药物靶点（如GPCR、激酶）的动态分布。

开发基于活细胞成像的药物筛选平台，优化化合物库测试流程。

技能要求：

熟悉药物研发流程，掌握细胞生物学与分子药理学技术。

具备超分辨成像数据分析能力，熟悉高通量成像设备（如Operetta、ImageXpress）。

代表企业：

辉瑞（Pfizer）、诺华（Novartis）、罗氏（Roche）等跨国药企。

2. 生物材料工程师

岗位职责：

研究细胞与纳米材料（如石墨烯、水凝胶）的相互作用机制。

通过超分辨成像优化生物材料的表面修饰与功能化设计。

技能要求：

材料科学与生物工程背景，熟悉纳米材料表征技术（如AFM、SEM）。

具备细胞实验与成像分析能力。

代表企业：

3M、巴斯夫（BASF）、波士顿科学（Boston Scientific）等材料与医疗器械公司。

3. 仪器应用工程师

岗位职责：

为客户提供超分辨显微镜的技术支持（如安装调试、培训、故障排除）。

开发行业应用方案（如神经科学、肿瘤学），撰写技术白皮书。

技能要求：

熟悉显微镜操作与成像原理，具备跨学科沟通能力。

适应频繁出差，部分岗位需掌握多语言。

代表企业：

徕卡（Leica）、蔡司（Zeiss）、尼康（Nikon）等显微镜厂商。

三、临床与诊断领域岗位1. 病理诊断科学家

岗位职责：

利用超分辨成像技术辅助癌症分子分型（如HER2、PD-L1表达检测）。

开发基于活细胞成像的液体活检技术，用于肿瘤早期筛查。

技能要求：

病理学或临床医学背景，熟悉免疫组化与分子诊断技术。

具备超分辨成像数据分析能力，熟悉临床样本处理流程。

代表机构：

医院病理科、第三方医学检验所（如金域医学、迪安诊断）。

2. 精准医疗研发工程师

岗位职责：

结合超分辨成像与AI算法，预测患者对靶向药物的响应差异。

开发个性化治疗方案，优化CAR-T细胞治疗等免疫疗法。

技能要求：

生物信息学与计算生物学背景，熟悉机器学习算法（如深度学习、随机森林）。

具备临床研究经验，熟悉GCP规范。

四、技术服务与销售岗位1. 显微镜技术支持工程师

岗位职责：

为客户提供超分辨成像系统的安装、调试与培训服务。

协助客户解决实验问题（如荧光标记优化、成像参数设置）。

技能要求：

熟悉显微镜操作与成像原理，具备细胞生物学实验经验。

良好的沟通与问题解决能力。

2. 显微镜销售工程师

岗位职责：

推广超分辨显微镜及相关技术解决方案，拓展客户群体（如高校、药企）。

分析市场需求，制定销售策略，完成销售目标。

技能要求：

具备显微镜或生命科学仪器销售经验，熟悉行业动态。

良好的商务谈判与客户关系管理能力。

五、新兴领域与跨学科岗位1. 类器官与器官芯片工程师

岗位职责：

利用超分辨成像技术解析类器官中细胞间连接的动态变化。

开发基于活细胞成像的器官芯片平台，用于药物毒性测试。

技能要求：

微流控技术与组织工程背景，熟悉类器官培养与成像分析。

具备跨学科合作能力。

2. 量子生物学研究员

岗位职责：

研究光合作用、磁感应等生物过程中的量子效应。

利用超分辨成像技术验证量子相干效应的微观基础。

技能要求：

量子物理与生物物理学背景，熟悉超分辨成像与光谱技术。

具备理论建模与实验验证能力。

六、就业前景与趋势

技术需求增长：

超分辨成像技术逐渐从基础研究向临床应用（如癌症诊断、药物研发）渗透，推动相关岗位需求。

人工智能与自动化技术的融合（如AI辅助图像分析、自动化显微镜）催生新型岗位。

跨学科能力关键：

单一技术背景（如光学、生物学）已难以满足需求，复合型人才（如生物信息学+成像技术）更具竞争力。

职业发展路径：

学术路线：博士后→助理教授→独立PI，需持续产出高影响力论文。

工业路线：研发工程师→技术主管→研发总监，需结合技术能力与商业思维。

临床路线：病理诊断科学家→临床研究经理→医学总监，需熟悉法规与临床需求。

七、总结与建议

技能提升方向：

核心技术：掌握至少一种超分辨成像技术（如STED、PALM/STORM），熟悉显微镜操作与数据分析。

交叉技能：学习编程（Python、MATLAB）、生物信息学或AI算法，提升跨学科竞争力。

实践机会：参与学术项目、企业实习或开源社区（如ImageJ插件开发），积累项目经验。

求职策略：

学术岗位：关注顶尖实验室招聘公告（如Nature Jobs、Science Careers），提前联系导师。

工业岗位：通过企业官网、LinkedIn或行业展会（如Bio-IT World、SLAS）获取招聘信息。

临床岗位：关注医院病理科或第三方检验所的招聘需求，考取相关资质（如病理技师证）。