Fluorestsentsmikroskoopia eesmärk on koguda andmeid konkreetsete bioloogiliste sündmuste kohta. Siiski on proovist kogutav sündmusespetsiifiline sisu piiratud, eriti haruldaste või stohhastiliste protsesside puhul. See on osaliselt tingitud fotopleegitusest ja fototoksilisusest, mis piiravad pildistamise kiirust ja kestust.
EPFL biofüüsikud on tõepoolest leidnud viisi, kuidas automatiseerida mikroskoobi juhtimist bioloogiliste sündmuste üksikasjalikuks kuvamiseks, piirates samal ajal proovi stressi. Nad on välja töötanud juhtimistarkvara, mis optimeerib seda, kuidas fluorestsentsmikroskoobid elusproovide kohta andmeid koguvad.
Nende sündmustepõhises omandamisraamistikus käivitab närvivõrgupõhine spetsiifiliste bioloogiliste sündmuste tuvastamine reaalajas juhtimise kohese struktureeritud valgustusmikroskoobis. Nende tehnika töötab bakterirakkude jagunemiseks ja mitokondriaalseks jagunemiseks.
Peateadur Suliana Manley EPFLi eksperimentaalse biofüüsika laborist ütles: "Intelligentne mikroskoop on omamoodi isejuhtiv auto. Ta peab töötlema teatud tüüpi teavet, peeneid mustreid, millele ta seejärel reageerib, muutes oma käitumist. Kasutades a Närvivõrgus, suudame tuvastada palju peenemaid sündmusi ja kasutada neid omandamiskiiruse muutmiseks.
Mitokondriaalne jagunemine on ettearvamatu, kuna see toimub harva ja võib juhtuda peaaegu kõikjal mitokondriaalses võrgus igal hetkel. Sellepärast lahendasid teadlased kõigepealt, kuidas tuvastada mitokondrite jagunemist, koolitades närvivõrku jälgima mitokondriaalseid kitsendusi, muutusi nende kujus. mitokondrid mis viib jagunemiseni koos valgu vaatlustega, mis teadaolevalt on jagunemiskohtades rikastatud.
. mikroskoop pöördub kiire pildistamise poole, et saada üksikasjalikke pilte jagunemissündmustest, kui nii kitsendused kui ka valgu tase on kõrge. Seejärel lülitub mikroskoop väikese kiirusega pildistamisele, kui ahenemise ja valgu tase on madal, et kaitsta proovi liiga palju valgust.
Selle intelligentse fluorestsentsmikroskoobiga näitasid teadlased, et nad suudavad vaadelda proovi kauem kui tavalise kiire pildistamisega. Kuigi valim oli tavapäraselt rohkem stressi all kui aeglane pildistamine, suutsid nad siiski koguda põhjalikumat teavet.
Manley selgitas, "Intelligentse mikroskoopia potentsiaal hõlmab mõõtmist, millised standardsed omandamised jääksid kasutamata. Jäädvustame rohkem sündmusi, mõõdame väiksemaid kitsendusi ja saame iga jaotust üksikasjalikumalt jälgida.
Teadlased teevad juhtimisraamistiku kättesaadavaks avatud lähtekoodiga pistikprogrammina avatud mikroskoobi tarkvara Micro-Manager jaoks, et võimaldada teistel teadlastel integreerida tehisintellekti nende mikroskoopidesse.
Ajakirja viide:
- Mahecic, D., Stepp, W. L., Zhang, C. jt. Sündmuspõhine omandamine sisuga rikastatud mikroskoopia jaoks. Nat meetodid (2022). DOI: 10.1038 / s41592-022-01589-x
