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La determinación de la posición precisa de un objeto dentro de una muestra de tejido mediante imágenes de espectroscopia Raman desplazada espacialmente con superficie mejorada (SESORS) es un interés de investigación emergente cuya implementación debe validarse en vivo Diagnóstico en el entorno clínico.
Estudio: Imágenes tomográficas y localización de nanopartículas en tejido usando espectroscopía Raman desplazada espacialmente mejorada en la superficie. Crédito: Nomad_Soul/Shutterstock.com
En un artículo reciente publicado en la revista ACS Applied Materials and Interfaces, los investigadores utilizaron la espectroscopia Raman desplazada espacialmente (SORS) para investigar varios factores experimentales relevantes para la configuración óptica en la obtención de imágenes.
Se han informado los efectos del tamaño y la geometría del desplazamiento espacial para determinar la posición de las nanopartículas mezcladas con polvo de sílice. Las nanopartículas se usaron como objetivos de imágenes a través de los tejidos, lo que ayudó en la interpretación de las imágenes de SESORS para mapear la posición exacta de las nanopartículas en una imagen bidimensional (2D). X, j-Plano de imagen situado a una profundidad. Además, el efecto de arrastre de la imagen inducido por el desplazamiento lineal destacó la distorsión espacial en las imágenes de SESORS causada por la dirección y la magnitud del desplazamiento lineal.
Esta distorsión espacial en las imágenes requería la neutralización de los efectos asimétricos a través de una geometría de colección SORS anular durante la toma de imágenes. Además, las imágenes radiométricas de SESORS ayudaron a localizar los objetivos enterrados en un modelo tridimensional (3D).
Estos métodos ayudaron a localizar las inclusiones activas (nanopartículas) de la dispersión Raman mejorada en la superficie (SERS) en modelos 3D. Utilizando el desplazamiento espacial, la profundidad de sondeo y el análisis radiométrico de las intensidades Raman de nanopartículas y tejidos, la técnica SESORS pudo generar imágenes y distinguir entre dos nanopartículas diferentes enterradas a diferentes profundidades dentro de un modelo 3D.
Técnicas Raman hacia la bioimagen
SESORS es una técnica de análisis que combina el efecto de mejora de la señal Raman de SERS con la capacidad de detección a través de la barrera de SORS. Esta combinación de SERS y SORS para producir SESORS mejora el potencial de transformación de las técnicas basadas en Raman para en dinámico Detección de diferentes enfermedades en diferentes etapas.
Los espectrómetros SORS utilizan un desplazamiento espacial con una cantidad indicada como dx. Durante las mediciones, este desplazamiento espacial en la barrera eclipsante facilita la recolección de fotones Raman dispersados por analitos del subsuelo. Las muestras biológicas multicapa, como los análogos de tejidos de mamíferos, podrían excitarse cuando contienen nanopartículas activas en SERS y fotones Raman dispersos en el subsuelo.
SERS es un efecto plasmónico en el que las moléculas adsorbidas en una superficie metálica rugosa pueden dar como resultado altas intensidades de dispersión Raman. Se utilizan varias nanopartículas para aplicaciones SERS y el efecto SERS aumenta la intensidad de la señal Raman hasta en 1014 hasta las 10quince-arrugas. Las nanopartículas de oro con efecto SERS son adecuadas para aplicaciones biomédicas.
La técnica de imagen basada en SESORS se usa para detectar varios estados de enfermedad en tejidos biológicos, donde un objetivo biomolecular interactúa con nanopartículas biofuncionalizadas (incorporadas con actividad SERS) y genera un espectro de huella molecular específico. El seguimiento de la intensidad de la banda SERS de las nanopartículas afectadas ayuda en la obtención de bioimágenes de muestras biológicas, lo que señala la posición de las nanopartículas en el plano de imágenes 2D a una profundidad.
(A) Los experimentos SESORS se realizaron en un sistema SORS construido en casa con geometría de recolección basada en puntos, es decir, con sondas de excitación individual (E) y recolección (C), desarrollado por Asiala et al. basado en el diseño de Shand y colaboradores. (21,23) (B) Se prepararon plantillas para experimentos SESORS mezclando el polvo de sílice con NP activas en SERS recubiertas de sílice. Luego, los polvos de NP se colocaron en una sección del tejido porcino y luego se cubrieron con más secciones de tejido. (C) Régimen hipotético de imágenes de SESORS representado por una cuadrícula cuadrada, en la que cada vértice de la cuadrícula representa un píxel donde el láser excita la superficie del tejido. En el régimen que se muestra, la cuadrícula representa una imagen de 36 píxeles (6×6). (D) Espectros SERS truncados, con referencia de línea de base y normalizados de plantillas de imágenes basadas en polvo PPY (rojo) y BPE (azul) desarrolladas para este estudio. Los espectros se recogieron durante 0,1 s utilizando un láser de 785 nm y 400 mW. © Berry ME, McCabe SM, Sloan-Dennison S, Laing S, Shand NC, Graham D, Faulds K (2022).
Localización de nanopartículas con actividad SERS en tejido utilizando SESORS
En el presente estudio, se utilizó una nueva plantilla de imágenes SESORS mediante técnicas experimentales de contorno y tejido para demostrar el efecto del tamaño y la geometría del desplazamiento espacial en la localización de las nanopartículas con actividad SERS. Esta técnica permitió la interpretación precisa de la posición de nanopartículas con actividad SERS en un plano 2D utilizando imágenes SESORS.
La magnitud y la dirección del vector de desplazamiento lineal provocan una distorsión espacial en las imágenes de SESORS, representada como resistencia de imagen inducida por el desplazamiento lineal. En consecuencia, esto requirió imágenes con geometría de colección SORS radial, neutralizando los efectos de los artefactos de imagen asimétrica para evitar la mala interpretación de los datos y la identificación inexacta de la ubicación de inclusión.
Al mismo tiempo, la introducción del concepto de imagen radiométrica SESORS ayudó a localizar inclusiones de nanopartículas enterradas en estructuras 3D. Esta técnica novedosa difería de las imágenes SESORS tradicionales en términos de cuantificación de píxeles, donde la banda SERS del subsuelo de las nanopartículas ayudó en la cuantificación de píxeles.
La contribución relativa de la banda SERS de nanopartículas a través del espectro de tejido (intensidad a través de nanopartículas (Inotario público) / intensidad a través del tejido (IEso es)) podría cuantificar el valor de cada píxel al crear la imagen. Además, se probó la solidez de este método utilizando la correlación entre la magnitud del desplazamiento espacial, la profundidad de sondeo y la Inotario público/YOEso es análisis radiométrico a la imagen y distinguir espacialmente entre dos nanopartículas diferentes enterradas a diferentes profundidades en una estructura 3D.
Sondeo a través del tejido en tres dimensiones con imágenes radiométricas SESORS y un desplazamiento de colección de anillo variable. (A) Se recogieron imágenes radiométricas del polvo de PPY enterrado bajo tejido de 6 mm en una cuadrícula de 20 × 20 mm en incrementos de 5 mm con tamaños de desplazamiento lineal de (i) 0, (ii) 2, (iii) 6 y (iv) 8 mm. Esto se repitió tres veces, girando la muestra 360° en incrementos de 90° para imitar la rotación del vector de desplazamiento lineal, y los vectores resultantes se compararon con respecto a la orientación del vector en el conjunto inicial de imágenes (dx » 0° «) como (B) dx «90°», (C) dx «180°» y (D) dx «270°». (E) Imágenes radiométricas promediadas sobre los cuatro vectores de desplazamiento lineal para imitar el desplazamiento de la colección de anillos en (i) 0, (ii) 2, (iii) 6 y (iv) 8 mm. Las barras de color sobre cada conjunto de imágenes compensadas se escalaron para mayor claridad para indicar la compensación que maximizaba la relación de intensidad INP/ITis. Los espectros se recogieron durante 1 s con una potencia de láser de 400 mW. © Berry ME, McCabe SM, Sloan-Dennison S, Laing S, Shand NC, Graham D, Faulds K (2022).
Conclusión
En conclusión, la interpretación precisa de las imágenes SESORS ha ayudado a identificar la posición precisa de las nanopartículas objetivo con actividad SERS en un modelo 3D, lo que podría aplicarse en la detección de enfermedades. La investigación de varios factores relevantes para la configuración óptica de imágenes de tejidos utilizando un sistema SORS determinó el tamaño y la geometría del desplazamiento espacial en la localización de tejido de las nanopartículas con actividad SERS.
Además, se presentó un efecto de arrastre de imagen inducido por desplazamiento lineal, que destaca la distorsión espacial de la imagen SESORS causada por la dirección y la magnitud del vector de desplazamiento lineal. En consecuencia, una geometría de colección SORS anular durante la obtención de imágenes elimina los efectos de arrastre asimétricos en las imágenes para localizar con precisión las nanopartículas con el efecto SERS.
Relación
Berry ME, McCabe SM, Sloan-Dennison S, Laing S, Shand NC, Graham D, Faulds K (2022). Imágenes tomográficas y localización de nanopartículas en tejido mediante espectroscopia Raman desplazada espacialmente mejorada en la superficie. Interfaces y materiales aplicados de ACS. https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.2c05611
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