Mikroskopia fluorescencyjna ma na celu zbieranie danych na temat określonych zdarzeń biologicznych. Jednak zawartość specyficzna dla zdarzenia, którą można zebrać z próbki, jest ograniczona, szczególnie w przypadku procesów rzadkich lub stochastycznych. Wynika to częściowo z fotowybielania i fototoksyczności, które ograniczają szybkość i czas trwania obrazowania.
EPFL biofizycy rzeczywiście znaleźli sposób na zautomatyzowanie kontroli mikroskopu w celu szczegółowego obrazowania zdarzeń biologicznych przy jednoczesnym ograniczeniu obciążenia próbki. Opracowali oprogramowanie sterujące, które optymalizuje sposób, w jaki mikroskopy fluorescencyjne zbierają dane o żywych próbkach.
W ramach akwizycji sterowanej zdarzeniami rozpoznawanie przez sieć neuronową określonych zdarzeń biologicznych uruchamia kontrolę w czasie rzeczywistym w natychmiastowym strukturalnym mikroskopie oświetleniowym. Ich technika działa na podział komórek bakteryjnych i podział mitochondrialny.
Główny badacz Suliana Manley z Laboratorium Biofizyki Doświadczalnej EPFL powiedział: „Inteligentny mikroskop jest jak samojezdny samochód. Musi przetwarzać pewne rodzaje informacji, subtelne wzorce, na które następnie reaguje, zmieniając swoje zachowanie. Używając sieci neuronowe, możemy wykrywać znacznie bardziej subtelne zdarzenia i wykorzystywać je do wprowadzania zmian w szybkości akwizycji”.
Podział mitochondrialny jest nieprzewidywalny, ponieważ występuje rzadko i może nastąpić w dowolnym momencie w obrębie sieci mitochondrialnej. Dlatego naukowcy najpierw rozwiązali problem wykrywania podziałów mitochondrialnych, szkoląc sieć neuronową, aby zwracała uwagę na zwężenia mitochondrialne, czyli zmianę kształtu mitochondria co prowadzi do podziału, w połączeniu z obserwacjami białka, o którym wiadomo, że jest wzbogacone w miejscach podziału.
Połączenia Mikroskop zwraca się do szybkiego obrazowania, aby uzyskać szczegółowe obrazy zdarzeń podziału, gdy zarówno zwężenia, jak i poziomy białek są wysokie. Mikroskop następnie przełącza się na obrazowanie z małą prędkością, gdy poziom zwężenia i białka jest niski, aby chronić próbkę przed zbyt dużą ilością światła.
Dzięki temu inteligentnemu mikroskopowi fluorescencyjnemu naukowcy wykazali, że mogą obserwować próbkę dłużej w porównaniu ze standardowym szybkim obrazowaniem. Mimo że próbka była pod większym obciążeniem niż powolne obrazowanie, jak to jest w zwyczaju, nadal mogli zebrać więcej wnikliwych informacji.
Manley wyjaśnione, „Potencjał inteligentnej mikroskopii obejmuje pomiar tego, jakie standardowe akwizycje zostałyby przeoczone. Przechwytujemy więcej wydarzeń, mierzymy mniejsze zwężenia i możemy bardziej szczegółowo śledzić każdą dywizję”.
Naukowcy udostępniają strukturę kontroli jako wtyczkę typu open source do oprogramowania Micro-Manager z otwartym mikroskopem, aby umożliwić innym naukowcom integrację sztuczna inteligencja do swoich mikroskopów.
Referencje czasopisma:
- Mahecic, D., Stepp, WL, Zhang, C. i in. Akwizycja sterowana zdarzeniami dla mikroskopii wzbogaconej treścią. Metody Nat (2022). DOI: 10.1038 / s41592-022-01589-x
