蛍光顕微鏡は、特定の生物学的事象に関するデータを収集するために求められています。 しかし、サンプルから収集できるイベント固有のコンテンツは限られています。特に、まれなプロセスや確率的プロセスの場合はそうです。 これは、イメージングの速度と持続時間を制限する光退色と光毒性によるものです。
EPFL 生物物理学者は、サンプルへのストレスを制限しながら、生物学的事象を詳細にイメージングするための顕微鏡制御を自動化する方法を実際に発見しました。 彼らは、蛍光顕微鏡が生きたサンプルのデータを収集する方法を最適化する制御ソフトウェアを開発しました。
彼らのイベント駆動型取得フレームワークでは、特定の生物学的イベントのニューラルネットワークベースの認識が、インスタント構造化照明顕微鏡のリアルタイム制御をトリガーします。 彼らの技術は、細菌の細胞分裂とミトコンドリアの分裂に有効です。
EPFL の実験生物物理学研究所の主任研究員である Suliana Manley 氏は、次のように述べています。 「インテリジェント顕微鏡は、自動運転車のようなものです。 特定の種類の情報、つまり微妙なパターンを処理する必要があり、そのパターンに応じて動作を変更します。 を使用して ニューラルネットワーク、より微妙なイベントを検出し、それらを使用して取得速度の変更を促進できます。」
ミトコンドリア分裂はまれにしか発生せず、いつでもミトコンドリア ネットワーク内のほとんどどこでも発生する可能性があるため、予測できません。 そのため、科学者は、ミトコンドリアの収縮、つまり形状の変化に注意するようにニューラル ネットワークを訓練することによって、ミトコンドリアの分裂を検出する方法を最初に解決しました。 ミトコンドリア これは、分裂の部位で濃縮されることが知られているタンパク質の観察と組み合わせて、分裂につながります。
顕微鏡 狭窄とタンパク質レベルの両方が高い場合、分裂イベントの詳細な画像を取得するために高速イメージングに変わります。 その後、過度の光からサンプルを保護するために収縮とタンパク質レベルが低くなると、顕微鏡は低速イメージングに移行します。
このインテリジェントな蛍光顕微鏡により、科学者は、標準的な高速イメージングと比較して、サンプルをより長く観察できることを示しました。 サンプルは通常のようにゆっくりとしたイメージングよりも多くのストレスにさらされていましたが、より洞察に満ちた情報を収集することができました.
マンリー 説明, 「インテリジェント顕微鏡の可能性には、標準的な取得では見逃されるものを測定することが含まれます。 より多くのイベントをキャプチャし、小さなくびれを測定し、各分割をより詳細に追跡できます。」
科学者は、他の科学者が統合できるようにする目的で、制御フレームワークをオープン顕微鏡ソフトウェア Micro-Manager のオープン ソース プラグインとして利用できるようにしています。 人工知能 彼らの顕微鏡に。
ジャーナルリファレンス：
- Mahecic、D.、Stepp、WL、Zhang、C.ら。 コンテンツが強化された顕微鏡用のイベント駆動型の取得。 ナットメソッド （2022）。 DOI： 10.1038 / s41592-022-01589-x
