I ricercatori dell'ARCNL e della Vrije Universiteit Amsterdam hanno sviluppato una configurazione compatta per microscopia a super risoluzione attraverso una fibra ultrasottile. Utilizzando l'elaborazione intelligente del segnale, superano i limiti teorici di risoluzione e velocità. Poiché il metodo non richiede alcuna etichettatura fluorescente speciale, è promettente sia per le applicazioni mediche che per la caratterizzazione di strutture 3D in nanolitografia. Il 7 maggio, i risultati sono stati pubblicati in Luce:scienza e applicazioni , una rivista scientifica nel Natura famiglia.

"Le immagini su scala nanometrica sono limitate dalla lunghezza d'onda della luce utilizzata. Ci sono modi per superare questo limite di diffrazione, ma in genere richiedono microscopi di grandi dimensioni e procedure di elaborazione difficili, " afferma Lyuba Amitonova. "Questi sistemi non sono adatti per l'imaging in strati profondi di tessuto biologico o in altri luoghi difficili da raggiungere".

Amitonova ha recentemente avviato un gruppo di ricerca su imaging e metrologia su nanoscala presso l'ARCNL. È anche collegata part-time alla VU Amsterdam dove lavora su fibre ultrasottili per endomicroscopia nel gruppo di Johannes de Boer. Amitonova e de Boer hanno sviluppato un modo per superare il limite di diffrazione in piccoli sistemi per consentire l'imaging dei tessuti profondi con una super risoluzione.

Compressione dati inversa

La chiave dell'approccio di Amitonova è il fatto che non tutte le informazioni in un campione di dati sono necessarie per creare un'immagine significativa. "Pensa alla fotografia digitale, che utilizza il formato di compressione JPEG per limitare la quantità di dati in un'immagine. La compressione rimuove fino al novanta percento dell'immagine, ma difficilmente riusciamo a vedere la differenza, " dice. "Questo funziona, perché tutte le immagini convenzionali di oggetti della vita reale sono "scarse, ' il che significa che la maggior parte dei punti immagine non contiene alcuna informazione. Nelle nostre misurazioni, usiamo questa scarsità di informazioni in modo inverso, acquisendo solo il dieci percento dei dati disponibili e ricostruendo l'intera immagine tramite un metodo di calcolo matematico".

Fascio screziato
Nella microscopia convenzionale, i campioni sono spesso illuminati punto per punto per creare un'immagine dell'intero campione. Questo richiede molto tempo, poiché le immagini ad alta risoluzione richiedono molti punti dati. L'approccio sviluppato da Amitonova e de Boer utilizza una fibra che produce un raggio laser puntinato, che permette di illuminare più aree del campione contemporaneamente in modo casuale. La luce multiforme riflessa dal campione viene quindi raccolta come un singolo punto dati, da cui vengono estratte le informazioni rilevanti mediante calcolo. "Con l'illuminazione punto per punto, l'acquisizione di 256 punti dati risulterebbe in un'immagine di 256 pixel. Con il nostro metodo, lo stesso numero di misurazioni crea un'immagine di circa venti volte il numero di pixel, "dice Amitonova. "Così, l'imaging compressivo è molto più veloce, ma dimostriamo anche che è in grado di risolvere dettagli che sono più di due volte più piccoli di quelli che possono essere risolti con l'imaging limitato alla diffrazione convenzionale".

Rilevamento senza etichette

Il metodo è stato sviluppato pensando al bioimaging minimamente invasivo. Ma è anche molto promettente per applicazioni di rilevamento in nanolitografia, perché non richiede etichettatura fluorescente, che è necessario in altri metodi di imaging a super risoluzione. Amitonova svilupperà ulteriormente il concetto all'ARCNL:"La compattezza delle fibre le rende molto convenienti per lo sviluppo di strumenti di metrologia in nanolitografia. Le sonde a fibra forniscono una combinazione unica di alta risoluzione con un ampio campo visivo e potrebbero essere facilmente utilizzate in luoghi difficili da raggiungere. Si spera che lo sviluppo ulteriore dei nostri metodi si traduca in una risoluzione e una velocità ancora più elevate. Gli strumenti di metrologia e la diagnostica medica sono le aree che più probabilmente trarranno vantaggio dai nostri risultati".