2 月 28 日訊,，還記得讓大家驚嘆不已的“看清全身所有癌癥轉移灶”嗎,？搞出這種震撼畫面的德國組織工程和再生醫(yī)學研究所研究團隊，時隔兩個多月又放出了大招,。

　　近年來生物學家已經獲得了小鼠某些器官的完整細胞結構圖,，可是使用的方法不適用于人體器官,。因為人類器官比小鼠器官生長的年限長得多，里面的膠原成分已經長了幾年甚至幾十年,，用于讓小鼠器官透明的藥劑不足以讓人類器官變得透明,。

　　這項由德國亥姆霍茲研究中心協(xié)會（Helmholtz Association of German Research Centres）組織的研究，經過多次嘗試,，終于找到一種名為 CHAPS 的藥劑,，先在人類器官上打出很多洞，再用另一種藥液注入器官內部,，把器官變成透明的結構,。這份研究使用的是死者的器官。

　　之后,，研究組還發(fā)明了一種能容納整個器官進行掃描的激光掃描顯微鏡,，能掃描大如人體腎臟的器官。接下來,，使用合作方德國慕尼黑工業(yè)大學（Technical University of Munich）提供的一套人工深度學習算法,，分析數(shù)億張三維細胞圖片。

　　研究人員表示,，這項技術很快將發(fā)展成掃描人體完整器官的主流技術,，將顯著提升研究人員對大腦這樣器官的功能性健康和疾病的認知。

　　人體器官細胞圖還是將來三維生物打印的重要基礎,。為了實現(xiàn)這個目標,，慕尼黑路德維希·馬克西米利安大學（Ludwig Maximilian University,，LMU）的埃爾圖克（Ali Ertürk）和同事正在從胰腺,、心臟和腎臟這些人體的主要器官著手制圖。

　　“幾十萬人都面臨器官短缺的問題,，”埃爾圖克說,，“等待時間和移植成本是大問題。人體器官細胞結構圖為我們實現(xiàn)按需制造器官的目標邁進了重要的一步,?！?/p>

　　在最新一期的《細胞》上，Ali Ertürk 教授帶領的研究團隊發(fā)表論文,，介紹了一種名為 SHANEL 的全新技術,，這種技術讓人類第一次在細胞層面，對人體各種器官實現(xiàn)了快速,、完整的組織透明化,！

　　這意味著什么呢？小到組織切片,，大到完整的人體器官,，都能在這種技術下變得完全透明化,，科學家們能夠將器官中的每一個細微之處，都在 3D 圖像上精確到細胞水平,，而且速度也比過去大幅提升了,！

　　SHANEL 技術的誕生，能夠加速人類對人體器官的了解,，甚至有望為傳說中的 3D 打印人體器官鋪路,！

　　是不是很科幻，很酷炫呢,？下面奇點糕就來說說這項技術的原理吧,。

　　想要毫無阻礙地從細胞層面觀察人體器官，需要解決很多問題,。有人可能會問,，不是可以做組織切片，在顯微鏡下去看嗎,？那是不知道組織透明化（Tissue Clearing）有多費事,。

　　過去想要讓厚度超過 1 毫米的切片透明，都相當費時費力,，直到近幾年,，才有一些新技術突破了厚度的瓶頸，但制備好一片厚度 8 毫米的人腦切片,，就得需要 10 個月的時間[2],。

　　問題的關鍵是什么呢？是人體器官周圍堆積的不可溶性膠原蛋白,、脂褐素等物質,，遠遠多于小鼠之類的動物，這嚴重阻礙了化學染料的穿透,。連讓器官透明化都難,，就更別說實現(xiàn)分子標記、輔助成像了,。

　　用本次論文第一作者 Zhao Shan 的話說,，“我們必須徹底改變方法，從零開始尋找讓人體器官透明的化學物質”,。研究團隊找到了一種簡稱 CHAPS 的組織清洗劑,，它可以聚集成小膠束，快速穿透和清除器官周圍致密的屏障,。

　　SHANEL 的全稱——小膠束介導的人體器官透明化和標記（small-micelle-mediated human organ efficient clearing and labeling）,，就是來自 CHAPS 形成的這個小膠束,。

　　在豬腦等器官的實驗證實了初步的效果后,，接下來研究人員用人的大腦進行了 CHAPS 清洗劑的最終測試,。

　　花費 4 個月的時間和約 3200 歐元的費用后，大腦第一次“見了光”,，清晰,、透光，3D 圖像的重建也變成了現(xiàn)實,。

　　不過有了新技術,，還要解決一系列的新問題，比如小分子熒光染色和抗體標記手段,，過去用在毫米級組織切片上的東西,，放到厚度厘米級的完整器官上，就得與時俱進,，研究團隊都做了相應的改進,。

　　解決了標記和染色，接下來就是顯微鏡的問題,，總不能把一整個大腦搬到現(xiàn)有的顯微鏡下觀察吧,？就算切成厘米級的切片，也超越了普通顯微鏡的能力,。

　　研究團隊找出了一種名叫原型光片顯微鏡（Prototype light-sheet microscope）的大家伙,，它的容積可以直接放置經過 CHAPS 處理后的甲狀腺、腎臟等整個器官,。

　　最后為了分析和處理 SHANEL 技術帶來的龐大信息量,，研究團隊借助了深度學習算法，實現(xiàn)了在幾小時內,，完成對每部分腦切片（約 1.5 厘米厚）中,，1000-2200 萬個腦細胞的分類和圖像繪制。

　　費了這么多功夫,，SHANEL 技術當然也要派上大用場,。研究團隊在論文中舉了一個例子，像是 2 型糖尿病當中,，胰島在細胞層面發(fā)生的微觀改變,，靠現(xiàn)有的手段還很難整體分析，但是 SHANEL 技術就可以完整繪圖,，清晰判斷,。

　　目前研究團隊已經開始把這項技術，用于胰臟,、心臟,、腎臟等較大器官的 3D 圖譜繪制，Ali Ertürk 教授認為,，只有在細胞層面把這些器官徹底了解,，才能解決人工制造器官的問題,，從而為 3D 生物打印器官用于器官移植鋪路[3]。