Automatización del control del microscopio para obtener imágenes de eventos biológicos

Se busca la microscopía de fluorescencia para recopilar datos sobre eventos biológicos específicos. Sin embargo, el contenido específico del evento que se puede recopilar de una muestra es limitado, especialmente para procesos raros o estocásticos. Esto se debe en parte al fotoblanqueo y la fototoxicidad, que limitan la velocidad y la duración de las imágenes. 

EPFL De hecho, los biofísicos han encontrado una manera de automatizar el control del microscopio para obtener imágenes de eventos biológicos en detalle mientras limitan el estrés en la muestra. Han desarrollado un software de control que optimiza la forma en que los microscopios de fluorescencia recopilan datos sobre muestras vivas.

En su marco de adquisición basado en eventos, el reconocimiento basado en redes neuronales de eventos biológicos específicos activa el control en tiempo real en un microscopio de iluminación estructurada instantánea. Su técnica funciona para la división celular bacteriana y la división mitocondrial.

La investigadora principal Suliana Manley del Laboratorio de Biofísica Experimental de la EPFL dijo: “Un microscopio inteligente es una especie de automóvil autónomo. Necesita procesar ciertos tipos de información, patrones sutiles a los que luego responde cambiando su comportamiento. usando un red neural, podemos detectar eventos mucho más sutiles y usarlos para impulsar cambios en la velocidad de adquisición”.

La división mitocondrial es impredecible ya que ocurre con poca frecuencia y puede ocurrir casi en cualquier lugar dentro de la red mitocondrial en cualquier momento. Es por eso que los científicos primero resolvieron cómo detectar la división mitocondrial entrenando la red neuronal para buscar constricciones mitocondriales, un cambio en la forma de mitocondrias que conduce a la división, combinado con observaciones de una proteína que se sabe que está enriquecida en los sitios de división.

El microscopio recurre a imágenes de alta velocidad para obtener imágenes detalladas de los eventos de división cuando tanto las constricciones como los niveles de proteínas son altos. Posteriormente, el microscopio cambia a imágenes de baja velocidad cuando la constricción y los niveles de proteína son bajos para proteger la muestra de demasiada luz.

Con este microscopio fluorescente inteligente, los científicos demostraron que podían observar la muestra durante más tiempo en comparación con las imágenes rápidas estándar. A pesar de que la muestra estaba bajo más estrés que las imágenes lentas, como es habitual, aún pudieron recopilar información más perspicaz.

Manley explicado, “El potencial de la microscopía inteligente incluye medir lo que las adquisiciones estándar perderían. Capturamos más eventos, medimos constricciones más pequeñas y podemos seguir cada división con mayor detalle”.

Los científicos están haciendo que el marco de control esté disponible como un complemento de código abierto para el software de microscopio abierto Micro-Manager, con el objetivo de permitir que otros científicos integren inteligencia artificial en sus microscopios.

Referencia de la revista:

1. Mahecic, D., Stepp, WL, Zhang, C. et al. Adquisición basada en eventos para microscopía enriquecida con contenido. métodos naturales (2022). DUELE: 10.1038 / 41592-s022-01589-x