近期，昆明医科大学生物医学工程研究院文刚副研究员团队与上海大学、中国科学院苏州生物医学工程技术研究所等机构合作，成功开发出一种基于生成对抗网络与多目标追踪融合的三维多分子轨迹重建技术，实现了低信噪比条件下纳米颗粒的实时精准三维追踪，为突破该领域核心瓶颈提供了新路径。该研究成果以“Neural network-based three-dimensional multimolecular trajectory reconstruction model for single-molecule tracking”为题，在线发表于人工智能与工程应用领域顶级期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》（中科院一区TOP，IF=8.0）。
单分子三维实时追踪是解析病毒感染机制、纳米药物靶向递送及核酸大分子动态相互作用的关键核心技术之一。然而，现有方法面临三大瓶颈：一是单分子成像信噪比普遍偏低，颗粒运动模糊，易被背景噪声淹没；二是纳米颗粒缺乏明显的形状或纹理特征，传统检测算法漏检与误检率较高；三是多颗粒并行追踪时易发生身份互换（ID Switch），导致轨迹漂移或断裂，难以实现连续稳定的三维重构。针对上述难题，研究团队创新性地提出了GAN-YOLOv8-Track融合框架。首先，引入生成对抗网络对低信噪比图像进行高保真去噪，在抑制噪声的同时保留颗粒的精细结构；其次，采用YOLOv8实时目标检测算法实现纳米颗粒的快速精确定位；最后，创新性改进了ByteTrack多目标追踪算法的ID分配逻辑，确保同一颗粒在不同帧及双光斑下保持唯一身份标识，从而有效避免了多颗粒场景下的轨迹漂移。该方法显著提升了低信噪比条件下的检测精度与追踪稳定性，实现了对模糊或部分遮挡目标的可靠识别，为实时、精准的三维多粒子动态观测提供了可行方案，并为该技术在纳米药物筛选、病毒侵染动态监测等生物医学研究中的广泛应用奠定了方法学基础，具有重要的科学意义与应用前景。
图1 多分子三维运动轨迹重建原理
昆明医科大学生物医学工程研究院为论文共同通讯单位，文刚副研究员与中国科学院苏州生物医学工程技术研究所肖昀副研究员为论文共同通讯作者，上海大学王发民副教授为论文第一作者。中国科学院苏州生物医学工程技术研究所张运海研究员对本工作提供了重要支持。该研究获得了国家自然科学基金、国家重点研发计划、江苏省社会发展项目、中国科学院战略性先导科技专项等项目的资助。
文章链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0952197626009012
【招聘信息】
文刚团队长期致力于超分辨/高分辨显微成像技术的创新研究、生物医学应用探索以及配套开源软件工具开发，并在该领域取得系列重要成果，代表性技术包括：高保真线性SIM技术(HiFi-SIM)、高保真非线性SIM技术(HiFi-NL-SIM)、无参数估计直接重建SIM技术(direct-SIM)、基于“空间光调制器+棱锥透镜”的介观尺度结构光照明技术(PyramidalSIM)，以及强度定量化高保真SIM技术(qHiFi-SIM)。
课题组负责人文刚博士为昆明医科大学生物医学工程研究院高层次引进人才（四层次），硕导、博导。现因科研发展需要，拟招聘：机械电子方向和深度学习方向科研助理各1名，要求具有机械工程、电子工程、自动化、计算机科学或人工智能等相关专业背景的硕士及以上学历；责任心强、动手实践能力、编程能力突出，对前沿显微成像技术及生物医学应用有浓厚兴趣者优先。
课题组招收细胞生物学、病理与病理生理学方向的硕士研究生和博士研究生。常年招聘电子信息、生物医学工程、深度学习等相关领域的博士后研究人员。有意者请将个人简历发至：wengang@kmmu.edu.cn。
