A microscopia de fluorescência visa coletar dados sobre eventos biológicos específicos. No entanto, o conteúdo específico do evento que pode ser coletado de uma amostra é limitado, especialmente para processos raros ou estocásticos. Isto se deve em parte ao fotobranqueamento e à fototoxicidade, que restringem a velocidade e a duração da imagem.
EPFL os biofísicos de fato encontraram uma maneira de automatizar o controle do microscópio para obter imagens detalhadas de eventos biológicos, ao mesmo tempo que limitam o estresse na amostra. Eles desenvolveram um software de controle que otimiza a forma como os microscópios de fluorescência coletam dados em amostras vivas.
Em sua estrutura de aquisição orientada a eventos, o reconhecimento de eventos biológicos específicos baseado em rede neural aciona o controle em tempo real em um microscópio de iluminação estruturada instantânea. Sua técnica funciona para divisão celular bacteriana e divisão mitocondrial.
A investigadora principal Suliana Manley, do Laboratório de Biofísica Experimental da EPFL, disse: “Um microscópio inteligente é como um carro autônomo. Ele precisa processar certos tipos de informações, padrões sutis aos quais responde mudando seu comportamento. Usando um rede neural, podemos detectar eventos muito mais sutis e usá-los para gerar mudanças na velocidade de aquisição.”
A divisão mitocondrial é imprevisível, uma vez que ocorre com pouca frequência e pode acontecer em quase qualquer lugar dentro da rede mitocondrial a qualquer momento. É por isso que os cientistas primeiro resolveram como detectar a divisão mitocondrial treinando a rede neural para procurar constrições mitocondriais, uma mudança na forma das células. mitocôndria que leva à divisão, combinado com observações de uma proteína conhecida por ser enriquecida em locais de divisão.
A microscópio recorre a imagens de alta velocidade para obter imagens detalhadas de eventos de divisão quando as constrições e os níveis de proteína estão altos. O microscópio posteriormente muda para imagens de baixa velocidade quando os níveis de constrição e proteína estão baixos para proteger a amostra de muita luz.
Com este microscópio fluorescente inteligente, os cientistas mostraram que poderiam observar a amostra por mais tempo em comparação com a imagem rápida padrão. Embora a amostra estivesse sob mais estresse do que a imagem lenta, como é habitual, eles ainda puderam coletar informações mais esclarecedoras.
Manley explicado, “O potencial da microscopia inteligente inclui medir o que as aquisições padrão perderiam. Capturamos mais eventos, medimos constrições menores e podemos acompanhar cada divisão com mais detalhes.”
Os cientistas estão disponibilizando a estrutura de controle como um plug-in de código aberto para o software de microscópio aberto Micro-Manager, com o objetivo de permitir que outros cientistas integrem inteligência artificial em seus microscópios.
Jornal de referência:
- Mahecic, D., Stepp, WL, Zhang, C. et al. Aquisição orientada a eventos para microscopia enriquecida com conteúdo. Métodos Nat (2022). DOI: 10.1038 / s41592-022-01589-x
