8月19日消息，劳伦斯伯克利国家实验室（Berkeley Lab）与合作伙伴开发出名为MOSAIC（多模态光学显微镜与自适应成像校正）的可重构显微镜，把十余种成像技术整合进一台紧凑型仪器，为复杂生物系统的多尺度观测提供了新工具。成果由伯克利实验室分子生物物理与集成生物成像部门的Srigokul Upadhyayula等人主导。

传统上，观察分子尺度（毫秒、纳米级）与疾病相关变化（毫米级脑组织）需要在不同专用仪器间来回转运样品，容易破坏生物样本的原始语境。MOSAIC的亮点在于可在2到5秒内快速重构切换约12种成像模式：同一套激光器、反射镜、相机与计算硬件通过定制光学切换系统服务多种成像功能，且每种模式都引入了自适应光学——这项源自天文学的技术可校正活体组织自身造成的像差。Upadhyayula形容："就像在雨中开车时打开雨刷，信息一直都在，只是被遮住了。"

数据处理是该仪器真正的瓶颈。MOSAIC每小时可产生高达4TB数据，远超常规工作流。团队为此开发了开源软件工具包PetaKit5D，可实时处理这一量级的数据流，处理成本较此前方法降低一个数量级以上，并借助NERSC的Perlmutter超算完成超大数据集的处理与可视化。目前加州大学伯克利分校已有两台MOSAIC昼夜运转，采集用于训练新一代AI模型的五维数据（三维空间、时间与分子身份）。

该仪器已支撑多项实验：活细胞单分子追踪、斑马鱼胚胎细胞器动态观测、阿尔茨海默病患者人脑组织的神经元结构成像等。在活体小鼠脑成像中，自适应光学校正使可检测的神经钙事件数量增加约2.5倍，提示传统显微镜一直低估了大脑活动。MOSAIC还驱动了2025年发表于《科学》的VIPS研究，对两只完整成年小鼠嗅球进行纳米级分辨率成像，两周内产生约1PB数据，而分析耗时两年——"瓶颈已不再是获取数据，而是把高维观测转化为生物学理解"。 （来源：AZoM）