1959年，物理學(xué)家費曼（Richard Feynman）在加州理工學(xué)院（Caltech）發(fā)表演講，當(dāng)時他曾呼吁聽眾制造更強(qiáng)大的顯微鏡，這樣就能進(jìn)一步探索“小得驚人的世界”。費曼還說，如果能夠看一看，回答基本生物問題將會容易很多。

幾年之后，科幻電影《神奇旅程》（Fantastic Voyage）上映，在電影中潛艇船員縮小，穿越人體修復(fù)大腦損傷。1966年的電影預(yù)告片宣稱，“本片將會帶你探索未知世界”，“將把觀眾送到?jīng)]有人到過、沒有相機(jī)看過的地方”。

現(xiàn)在科學(xué)家成功將中世紀(jì)物理學(xué)家、電影制片人的幻想與VR體驗融合。不久前，科學(xué)家在《自然醫(yī)學(xué)》發(fā)表論文，介紹一款新軟件，有了軟件科學(xué)家只需要戴上VR頭盔，就能探索細(xì)胞及其它生物結(jié)構(gòu)。

我們這里所說的細(xì)胞不是電腦生成的，而是活生生的，它是超高清顯微鏡捕捉的圖像。顯微鏡提供的數(shù)據(jù)是2D數(shù)據(jù)，軟件將2D數(shù)據(jù)變成3D沉浸式體驗。研究人員親自觀察生物結(jié)構(gòu)之后，就能更好理解細(xì)胞內(nèi)部是如何“工作”的，這樣一來尋找治療方法就會更簡單一些。

劍橋大學(xué)生物化學(xué)家Steven Lee說：“我們正在嘗試用有趣的方法看一看內(nèi)部?！眲蜓芯咳藛T與3D圖像分析公司Lume VR合作，開發(fā)VR軟件。

布里斯托大學(xué)Polymaths Lab主管Hermes Bloomfield-Gadêlha說：“識別自然界的模式是科學(xué)的基石。這是一個了不起的突破，有了VR，我們可以觀察自然界的模式，與神秘而奇怪的分子宇宙世界親近。”

Steven Lee引導(dǎo)大家觀察大腦細(xì)胞——也就是神經(jīng)元。首先從鳥瞰神經(jīng)元開始。我們看到軸突，它是細(xì)長的管狀突起，能夠以電脈沖的形式將信息從一個腦細(xì)胞傳到另一個腦細(xì)胞。當(dāng)我們靠近時Lee說：“神經(jīng)元就是用你看到的細(xì)管交流的。思想、創(chuàng)意、感受都從管道中流過?！?/p>

當(dāng)我們湊近軸突，發(fā)現(xiàn)管狀結(jié)構(gòu)是由圓環(huán)狀血影蛋白（Spectrin）組成的。Lee說：“它們之間的空隙約為100納米，非常小?！?/p>

有趣的是血影蛋白環(huán)之外的分子。Lee問：“它們是穿過軸突，還是與軸突外壁連接在一起呢？”有了VR，你可以輕松回答這個問題。

軟件名叫vLUME，觀察時科學(xué)家可以調(diào)整視角。我們還觀察了四段軸突，它們飄浮在虛擬盒子內(nèi)，我們可以將它們放大，并排顯示，好好比較。Lee說：“我們還可以做一些量化測試，看看它們有何區(qū)別?！蓖ㄟ^比較健康區(qū)域與病變區(qū)域，研究人員找到治療方法會更加容易。

隨后我們將畫面拉遠(yuǎn)，觀看整個圖像：有軸突，有四個盒子，有分析，有手寫筆記。真是漂亮極了。有了這些，科學(xué)家既可以研究細(xì)胞結(jié)構(gòu)，也可以向外界講解。

如果沒有超高清顯微鏡，我們不可能看到如此清晰的畫面。2014年，超分辨率顯微鏡技術(shù)曾拿到諾貝爾化學(xué)獎。這種光學(xué)顯微鏡技術(shù)繞開了衍射極限，所謂衍射極限就是一種物理極限，它將光學(xué)分辨率限制在大約250納米，之前人們認(rèn)為衍射極限無法突破。

有了超分辨率顯微鏡技術(shù)，研究人員可以用5-10納米的分辨率捕獲圖像。但是這種圖像一般是2D形式的，但我們的生命卻是3D的，科學(xué)家要從2D圖像中推導(dǎo)出3D信息。但事實證明，要在沉浸式環(huán)境中與3D數(shù)據(jù)互動是一件難事。

數(shù)以百萬計的點代表單個分子的3D位置，這些點組成圖像，vLUME用圖像進(jìn)行渲染，變成“點云”，相當(dāng)于究竟中的數(shù)據(jù)點集合。通過vLUME，我們可以對點云進(jìn)行探索、切斷。科學(xué)家用算法分析復(fù)雜數(shù)據(jù)集，試圖從中找到生物架構(gòu)模式。

如果做學(xué)術(shù)研究，你可以免費使用vLUME，只要有VR頭盔就行?？上к浖壳爸荒転g覽細(xì)胞靜態(tài)圖像，未來研究人員希望能對圖像進(jìn)行升級，將它變成實時活細(xì)胞移動圖像，只是目前技術(shù)還存在限制，延遲時間太長（介于10分鐘至1小時）。

利用工具，研究人員試圖為復(fù)雜問題尋找答案，比如：免疫細(xì)胞是如何確定體內(nèi)哪些細(xì)胞已經(jīng)被病原體感染的，患病時蛋白質(zhì)又是如何錯誤折疊的。Lee說：“我們用直觀方式展示數(shù)據(jù)，從而幫研究人員排隊假設(shè)?！?/p>

Bloomfield-Gadêlha則說，觀看也許只是開始，未來，我們可以將這種VR技術(shù)與其它學(xué)科結(jié)合，比如數(shù)學(xué)建模、模擬、機(jī)器人，這樣也許可以通過3D分子信息獲得某種預(yù)測能力，對分子宇宙有更深的理解。
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