Разработка новой 3D-рентгеновской микроскопии для визуализации растений с клеточным разрешением

Измерение фенотипов растений — наблюдаемых характеристик организма — критически важно для изучения и улучшения экономически значимых сельскохозяйственных культур. К таким признакам относятся, например, число зёрен в початке кукурузы, размер семян пшеницы или цвет плодов винограда. Эти черты видны невооружённым глазом, но определяются микроскопическими молекулярными и клеточными процессами. Трёхмерная (3D) визуализация — недавнее новшество в биологии растений для захвата фенотипов в масштабе "целого растения": от мельчайших клеток и органелл в корнях до листьев и цветов.

Однако современные методы 3D-визуализации ограничены трудоёмкой подготовкой образцов и малой глубиной сканирования, обычно захватывающей лишь несколько слоёв клеток. Новое исследование под руководством Кристофера Топпа, доктора философии, и Кита Дункана из Donald Danforth Plant Science Center, стало пионером в применении рентгеновской микроскопии (XRM) для визуализации клеток, целых тканей и даже органов растений с беспрецедентной глубиной и клеточным разрешением. Работа, поддержанная Valent BioSciences LLC и Sumitomo Chemical Corporation, была недавно опубликована в журнале Plant Physiology.

"Растения — многоуровневые системы", — говорит Крис Топп. — "Например, початок кукурузы начинается с микроскопической группы клеток — меристемы". Усовершенствованная технология 3D XRM позволяет связать развитие микроструктуры растения (например, меристемных клеток) с видимыми признаками по мере его созревания (листьями, цветами). Таким образом, 3D XRM обеспечивает разрешение на клеточном уровне для целых органов и тканей растения.

Кроме того, эта методология позволяет с исключительным разрешением визуализировать подземные структуры: корни, грибы и другие микроорганизмы. "Корни растений управляют многими важными биологическими процессами; они питают почвенные микробы, а взамен растения получают фосфор и азот", — объясняет Топп. Взаимодействие корней и микробов было основным источником этих элементов до изобретения химических удобрений. Зависимость от таких удобрений вносит значительный вклад в изменение климата: "Половина всего биодоступного азота была произведена на фабрике за последние 100 лет. На этот процесс, по оценкам, тратится 3% всей доступной энергии и генерируется 3% выбросов парниковых газов на Земле ежегодно". Поэтому ключевой компонент устойчивого сельского хозяйства — сокращение химических ресурсов и поддержка естественных взаимодействий корней и микробов. "До недавнего времени у нас не было инструментов для изучения этих взаимодействий. 3D XRM может помочь раскрыть потенциал восстановления этих природных альянсов в наших агросистемах", — говорит Топп.

Метод 3D XRM уникален по сравнению с другими подходами (например, фотонной томографией) благодаря способности обеспечивать практически идеальную 3D-чёткость структуры растения. Другие методы ограничены малой глубиной визуализации и оптимизированы лишь для нескольких видов растений. Команда Топпа и Дункана с помощью 3D XRM смогла визуализировать "толстые ткани, устойчивые к типичным оптическим методам", у целого ряда важных культур: кукурузы, могара, сои, тефа и винограда. "Эта работа — первая в своём роде, демонстрирующая широту возможностей 3D XRM", — отмечает Топп.

Важная цель статьи — установить воспроизводимый протокол для других учёных. Ведущий автор Кит Дункан потратил много времени на проб и ошибок при подготовке образцов, чтобы оптимизировать контраст между растением и фоном. Рентгеновская визуализация работает на основе дифференциального поглощения: плотный материал (например, минералы в почве) поглощает больше лучей и выглядит темнее. Однако биологическая материя, такая как растительная ткань, имеет низкое поглощение, и существовал риск "смыть" интересующий материал на изображении. "Решить эту проблему для одного типа образца — одно дело, но мы хотели дать учёным, работающим с разнообразными тканями и видами растений, доступ к этим методам", — объясняет Топп. Опубликованные методологии значительно расширяют количество видов растений и типов тканей, которые можно визуализировать с почти идеальным разрешением.

Кит Дункан продолжает руководить партнёрством лаборатории Топпа с Valent Biosciences и Sumitomo Chemical, сосредоточившись на улучшении возможностей 3D XRM. Он часто сотрудничает с Кирком Чиммеком, доктором философии, директором Advanced Bioimaging Laboratory Danforth Center, который также является соавтором статьи.

Следующий этап — визуализация 3D-структур грибных сетей в почве. Часть этой работы включает улучшение подходов машинного обучения, чтобы компьютер научился распознавать на изображении корни, почву или споры (репродуктивные клетки гриба). Их работа будет продолжать развивать новые технологические подходы для улучшения нашего многоуровневого понимания "целого растения" — от микроскопического до видимого масштаба.