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去年夏天，研究人員證明，非侵入性成像與染色技術相結合，能夠以前所未有的細節快速比較和研究蚯蚓物種和其他動物。
在首個同類比較形態學研究中，研究團隊製作了蚯蚓體內單個肌纖維和單個血細胞的三維影像。這項技術使他們能夠在自然解剖學背景下比較新鮮挖掘的蚯蚓與60年前博物館標本的內部器官，生成豐富的2D和3D資料。
“在這種情況下，主要優勢在於規模——可以分析更多動物——以及速度——可以更快地分析標本，”德國波恩大學動物學研究所助理教授、該論文的合著者亞歷山大·齊格勒博士說。“這種方法可以擴充套件到其他軟體動物群體，如軟體動物或水蛭。資料也很容易與他人共享，包括感興趣的公眾（公民科學）。”
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齊格勒希望，新方法提供的高解析度影像、影片和互動式模型將重振比較動物學領域。他說，解剖學研究通常依賴於傳統的解剖，近年來，該領域因依賴數百年前的觀察和描述性實踐而受到批評。
為了改變這種狀況，齊格勒和他的同事使用微型計算機斷層掃描 (microCT) 以及一種使用碘、鉛或鎢溶液的染色方法分析了兩種蚯蚓物種。雖然 microCT 和染色技術已經用於對各種動物組織進行成像，但用於對博物館標本中儲存的軟動物組織和結構進行成像的技術卻很少出現。研究團隊的創新是將一系列現有技術結合起來，並對其進行微調，以同時分析蚯蚓標本的高解析度 3D 影像。
對內部結構進行染色使得能夠以豐富的細節掃描蚯蚓的解剖結構。蚯蚓的衍生影像、影片和 3D 互動式模型以約 10 微米解析度的比例製作——即百萬分之一米的十分之一，大約是人類頭髮厚度的十分之一。在研究中，研究人員可以即時 3D 旋轉蚯蚓化石的內部結構，從而更好地理解其複雜的形態。
與當今動物學或古生物學中使用的傳統解剖技術相比，新方法使標本保持完整，並且速度相對較快，掃描時間僅需一到兩個小時。它避免瞭解剖的需要，因為觀察者可以在計算機上操作 3D 資料集，根據需要旋轉或平移。此外，可以並行檢視兩個或多個數據集，從而可以直接比較動物的形態和解剖結構。
“這對我們領域的同事來說，可能是一個令人大開眼界的事情，”齊格勒說。他和他的同事在PLOS ONE 期刊上發表了他們的論文。
齊格勒認為，新的成像技術使假設驅動的科學研究更容易。蚯蚓研究中使用的方法可以用於在比傳統協議允許的時間短得多的時間內生成數百個標本的高解析度影像。所有生物體可以生成的資料規模可能高達一個澤位元組，相當於約 2500 億張 DVD。僅齊格勒的蚯蚓研究就產生了 45 千兆位元組的資料，這些資料在一個線上資料儲存庫中免費提供，該儲存庫是開放獲取和開放資料期刊GigaScience的一部分。
“潛在資料的數量是無限的，”齊格勒說。“如果您將掃描方法擴充套件到其他生物物種——有數百萬種——我們正在考慮艾位元組甚至澤位元組的資料。”
更好地理解內部結構之間錯綜複雜的相互作用或單個標本的生長，將有助於開展更大規模的研究，以解決更廣泛的生物多樣性問題，如棲息地喪失以及物種與其環境相互作用方式的長期影響。此外，原始影像資料可以上傳到資料儲存庫，從而大大提高進一步資料探勘的透明度。未來的機器人、資料處理和控制軟體技術可用於對標本進行快速高通量篩選，以建立在現有知識的基礎上。
例如，蚯蚓之所以被選中用於齊格勒的研究，是因為它們具有生態意義。它們可以成為塑造土壤、促進水合作用、氧合作用和有機物分解的環境工程師，這有助於在土壤食物網中滋養植物和昆蟲的生命。但它們在北美部分地區也是入侵物種，透過分解有機物質層並減少養分和植被，威脅著植物和動物生命的多樣性。
“世界正在快速變化。我們需要更好地瞭解生物與其環境之間複雜的相互作用；但特別是，如果我們想要保護生物多樣性，”特拉華州自然歷史博物館頭足類動物生態學和系統學專家伊麗莎白·謝伊博士說，她沒有參與 PLOS ONE 研究。“有如此多的物種，但做這項工作的人卻很少，我們需要新的方法來更快地推進這項工作。”
謝伊認為，由於很少有學生進入比較動物學領域且缺乏資金，未來的發現可能會在全球博物館藏品的書架上積滿灰塵。但科學探索並非唯一重要的點——它也關乎在進行科學研究時獲得樂趣。以驚人的高解析度影像、影片和互動式模型為特色的開放獲取可以補充教學輔助工具，以吸引課堂上的學生。
“奇怪的是，儘管探索是科學發現的首要本質，但人們非常不願意資助探索性形態學研究，”齊格勒說。“這與基因組研究的大量資金形成鮮明對比。但是，當您對整個基因組進行測序時，您真的能提出什麼原創假設呢？可能沒有——您首先想要探索資料，然後再提出問題。我敢於預測，這種方法也將成為形態學中的常見做法。”
謝伊提出了三個想法，以建立在齊格勒及其同事在他們的論文中展示的最佳實踐應用之上。首先是將形態學分析從目前的資料收集密集型實踐轉變為分析密集型實踐。其次是確保世界各地博物館的標本資料可供更多科學家使用，以便可以挖掘資料用於生物多樣性研究。“美國國家科學基金會已在其推進生物多樣性收藏數字化倡議中將此作為優先事項，”謝伊說。
第三是需要自動化的方法來篩選掃描標本的高畫質影像或影片，並開發模式識別軟體來幫助識別成像標本。目前的軟體無法執行分類學家受過培訓的複雜形狀和模式識別任務，但這在未來幾年可能會改變。
熱情的學生、經驗豐富的研究人員和更好的模式識別軟體的貢獻已經使大規模測序 DNA 研究受益。進一步的國際合作、更大規模研究的想法——甚至大資料方法——以及更新的學生課程將提高人們對動物形態學、生物多樣性和動物學研究的興趣並加快探索速度。