我院于2025年5月8日举办了“明道讲堂-科研篇”第19期，本期特别邀请清华大学生命科学学院教授李栋教授担任讲学专家。李栋教授以《多模态超分辨显微成像技术开发与应用》为题，为与会研究者带来了一场精彩的学术演讲。本次活动由科技中心基础研究部王在副主任主持,曹彬副院长为李栋教授颁发“感谢函”。

曹彬副院长为李栋教授颁发感谢函

李栋教授首先回顾了超分辨显微镜技术的历史沿革与机遇挑战，指出虽然STED、PALM/STORM等技术在空间分辨率上各有突破，但往往以牺牲时间分辨率和细胞活性为代价，难以满足长时程、高速的活细胞研究需求。结构光照明显微镜（Structured Illumination Microscopy, SIM）通过使用特定的光栅图案照射样品并结合图像处理算法，成像速度更快，对样本要求更低，已成为活细胞超分辨成像的优选方案。

接着，李栋教授详细介绍了其团队在超分辨显微镜技术硬件与算法两方面的创新。在硬件方面，团队自主搭建的Multi-SIM平台集成了TIRF-SIM、GI-SIM、Nonlinear-SIM及3D-SIM等多模态SIM，通过宽场激发与探测、大幅降低激光光强并优化探测路径，实现了多色高速成像，并在10–50%激光功率条件下维护细胞活性，支持长达数十分钟的动态观测。目前该系统已由NanoInsights公司商业化推广。

在软件方面，李栋教授团队率先提出了傅立叶域注意力卷积神经网络（DFCAN），该创新方法通过在频域中提取关键高分辨信息，能够在极低信噪比条件下重建出与传统超分辨技术媲美的图像。并基于此构建了合理化深度学习超分辨成像框架，显著减少了原始采集帧数，缩短成像时间，进一步降低了活细胞实验的光学损伤风险。

报告的高潮环节是李栋教授分享的多个精彩的细胞生物学超分辨成像案例，包括内质网依赖的线粒体分裂和融合、肿瘤细胞迁移、神经细胞突触的动态可塑性，以及细胞间纳米管介导的线粒体传递等动态过程；并介绍了Multi-SIM在肿瘤细胞表型鉴定和药物筛选领域的应用。最后，李栋教授介绍了团队于2025年4月23日发表在《Molecular Cell》的最新研究成果“Aberrant phase separation drives membranous organelle remodeling and tumorigenesis”。研究以低级别纤维黏液样肉瘤特征性融合蛋白FUS-CREB3L2为模型，利用Multi-SIM技术在活细胞中直观捕捉了富含无序结构域的跨膜融合蛋白通过液–液相分离驱动膜系统重塑的全过程，为肿瘤发生的分子机制提供了全新视角。

李栋教授讲学

互动环节，与会人员与李栋教授就显微成像实验设计、设备选型、算法优化以及如何将高时空分辨成像技术应用于呼吸道感染和肿瘤研究等问题进行了深入交流。李栋教授耐心解答并分享了自己在跨学科合作中的心得体会，参会者纷纷表示受益匪浅。本次明道讲堂不仅为我院科研团队带来了国际领先的成像技术理念，也为后续多学科合作奠定了坚实基础。

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