光學顯微鏡的**個廣泛描述可以在 13 世紀左右的文獻中找到。從那時起，*像 1950 年代開始的太空競賽一樣，研究人員一直在不懈地推動顯微鏡和成像技術的發展，以尋求更高的空間分辨率、更廣泛的顏色光譜陣列、更深入的樣品滲透、更快的采集時間，所有這些都增加了在固定組織、活細胞甚至整個活生物體中多用途使用的難度。顯微鏡的優勢在于它提供的動態譜系追蹤和時空信息的大量信息。因此，先進的顯微鏡使我們能夠通過超分辨率技術從亞細胞結構到原位了解免疫學和細胞生物學通過活體顯微鏡（IVM）在系統水平上發揮作用，甚至對患者的疾病進行臨床診斷。然而，這種信息水平確實需要權衡分析，因為它遠非標準化，而且通常很費力。

在免疫學和細胞生物學的這一特輯中，我們提出了一系列評論，討論了顯微鏡中過去和現在影響我們如何“從字面上”看待細胞生物學的方法。我們還展望未來硬件方面的進步，以解決目前生物學家無法解決的問題，以及這將對計算和定量分析提出的要求。

目前，我們有大量的方法可以在人群水平上分析免疫細胞生物學。然而，顯微鏡的優勢在于它能夠通過可視化亞細胞水平的相互作用來補充這些研究，此外，它還可以直接跟蹤這些事件對單細胞水平細胞命運的影響。這種方法在 T 細胞生物學研究中非常有用，其中超分辨率技術（例如 TIRF、SIM、STORM 和 PALM）允許在單個位置解剖免疫突觸和 T 細胞受體信號傳導的成分-分子水平。1因此，從這些研究中，我們現在對免疫反應期間的動態細胞-細胞相互作用（包括 T 細胞活化和效應器功能）有了以前無法實現的理解。重要的是，顯微鏡的可擴展性意味著通過長期的體外延時研究，可以在單細胞水平上確定這些事件對免疫細胞擴增、命運多樣化和效應器功能的直接影響。1這些研究極大地影響了我們對基礎 T 細胞和 B 細胞生物學的理解。這與淋巴細胞譜系定型特別相關，現在很明顯，即使在存在多克隆激活信號的情況下，在群體水平上觀察到的多樣性也是從個體創始人免疫細胞繼承的子細胞的同質結果的結果。

體外延時研究對于開發還原系統以了解細胞生物學的基礎至關重要。然而，這些方法一直受到一定程度的批評，因為它們明顯無法完全概括生物體的環境。因此，通過 IVM 的進步直接原位觀察細胞的能力為我們對細胞生物學的理解提供了一場革命。在本專題中，討論了 IVM 令人驚訝的悠久歷史，2包括介紹現在可用于成像的大量器官（及其相關細胞類型）。本次討論以幾乎“MacGyver 風格”的實用方法突出了工程和顯微鏡之間的協同作用，以器官特定的方式開發成像平臺。例如，開發定制的成像支架和光學窗口，通過 3D 打印技術為 IVM 固定器官。這些方法與無數熒光報告系統的結合意味著我們在歷史上從未有過這樣的**，可以在其自然棲息地中看到如此多的細胞譜系。這嚴重影響了免疫學，尤其是 T 細胞生物學，因為易于進入二級淋巴部位，例如脾臟、淋巴結和皮膚。3這在研究調節性 T 細胞生物學時尤為重要，顯然基于體外實驗的假設并沒有直接體內可視化的證據支持。3

Eric Betzig、Stefan Hell 和 William Moerner 最近獲得諾貝爾獎，其中最令人興奮和發展最快的顯微鏡領域之一是光片顯微鏡。4該技術顯著提高了三維 (3D) 成像的空間分辨率和覆蓋范圍，提供了以前所未有的精度對整個器官進行成像的方法。這些數據集可以快速獲取，從而克服了可行性和樣品制備方面的一系列技術問題。此外，該技術的修改版本（晶格光片顯微鏡）現在適用于提供進一步生物學背景的活細胞。雖然處于起步階段，但點陣光片顯微鏡在研究免疫學和細胞生物學方面的應用幾乎是無窮無盡的。此外，這些平臺可以通過開放訪問共享計劃和部分來輕松獲得，這使得它們與研究主題的整合非?？尚?。因此，在未來幾年，這些系統的應用肯定會出現爆炸式增長。這項技術還催生了令人驚嘆的改進的下一代技術，例如掃頻、共焦對齊平面激發 (SCAPE)。SCAPE 提供具有時間分辨率的 3D 成像，真正必須看到才能相信（每秒 48 幀及以上）。以這種時間分辨率對整個生物體進行 3D 成像的能力正在徹底改變我們對神經生物學中快速信號事件的理解，因此免疫學和細胞生物學可能取得的進步是顯而易見的。SCAPE 提供具有時間分辨率的 3D 成像，真正必須看到才能相信（每秒 48 幀及以上）。以這種時間分辨率對整個生物體進行 3D 成像的能力正在徹底改變我們對神經生物學中快速信號事件的理解，因此免疫學和細胞生物學可能取得的進步是顯而易見的。SCAPE 提供具有時間分辨率的 3D 成像，真正必須看到才能相信（每秒 48 幀及以上）。以這種時間分辨率對整個生物體進行 3D 成像的能力正在徹底改變我們對神經生物學中快速信號事件的理解，因此免疫學和細胞生物學可能取得的進步是顯而易見的。

這些系統為生物學家提供了前所未有的分辨率，但這確實有缺點。最緊迫的問題是我們如何分析和管理這些龐大的數據集。4 , 5因此，該領域目前正處于一個十字路口，我們迫切需要招募計算機科學家專門專注于開發用于數據分析的新穎、標準化的方法。5為了解決這個問題，生物學家和機構有責任依靠先進的顯微鏡來提供清晰的職業發展途徑，以便我們能夠招募和留住**秀的計算機科學家。我個人認為，圖像分析領域正處于類似于 2000 年代初期生物信息學的蛻變階段。體外等技術延時跟蹤、1 IVM、2、3 3D成像4和超分辨率顯微技術1（均在本專題中討論）正在導致與過去 20 年基因組數據類似的數據爆炸式增長。這種顯微鏡數據需要定制的、嚴格設計的方法來提取定量信息以進行深入的統計調查。5因此，現在正是投資這些職業并融入教職員工研究團隊的時候。

成像技術對基礎研究的影響是顯而易見的。但重要的是，這些進展也正在轉化為臨床應用，以改善患者的診斷、預后和隨訪。6目前廣泛應用于臨床的方法包括正電子發射斷層掃描和磁共振成像。然而，本專題1、2、3、4、5、6中討論的技術每天都有新的用途，正在被修改以適應令人興奮的未來臨床應用。例如，將 IVM 風格技術集成到傳統內窺鏡中，正在推進癌癥的分析和診斷。