Microscopia cu fluorescență este căutată pentru a colecta date despre evenimente biologice specifice. Cu toate acestea, conținutul specific evenimentului care poate fi colectat dintr-un eșantion este limitat, în special pentru procesele rare sau stocastice. Acest lucru se datorează parțial fotoalbirii și fototoxicității, care limitează viteza și durata imaginii.
EPFL biofizicienii au găsit într-adevăr o modalitate de a automatiza controlul microscopului pentru imagistica evenimentelor biologice în detaliu, limitând în același timp stresul asupra eșantionului. Ei au dezvoltat un software de control care optimizează modul în care microscoapele cu fluorescență colectează date pe probele vii.
În cadrul lor de achiziție bazată pe evenimente, recunoașterea bazată pe rețea neuronală a evenimentelor biologice specifice declanșează controlul în timp real într-un microscop de iluminare structurat instantaneu. Tehnica lor funcționează pentru diviziunea celulară bacteriană și diviziunea mitocondrială.
Investigatorul principal Suliana Manley de la Laboratorul de Biofizică Experimentală al EPFL a spus: „Un microscop inteligent este un fel ca o mașină care se conduce singur. Trebuie să prelucreze anumite tipuri de informații, modele subtile la care apoi răspunde schimbându-și comportamentul. Prin utilizarea unui rețele neuronale, putem detecta evenimente mult mai subtile și le putem folosi pentru a determina schimbări în viteza de achiziție.”
Diviziunea mitocondrială este imprevizibilă, deoarece apare rar și se poate întâmpla aproape oriunde în rețeaua mitocondrială în orice moment. De aceea, oamenii de știință au rezolvat pentru prima dată cum să detecteze diviziunea mitocondrială, antrenând rețeaua neuronală să se uite la constricțiile mitocondriale, o schimbare a formei mitocondriile care duce la diviziune, combinată cu observațiile unei proteine cunoscute a fi îmbogățite în locurile de diviziune.
microscop apelează la imagistica de mare viteză pentru a obține imagini detaliate ale evenimentelor de diviziune atunci când atât constricțiile, cât și nivelurile de proteine sunt ridicate. Ulterior, microscopul trece la imagini de viteză scăzută atunci când nivelul de constricție și proteine scăzut pentru a proteja proba de prea multă lumină.
Cu acest microscop fluorescent inteligent, oamenii de știință au arătat că pot observa eșantionul mai mult timp în comparație cu imagistica rapidă standard. Chiar dacă eșantionul a fost supus unui stres mai mare decât imagistica lentă, așa cum este obișnuit, ei au putut totuși aduna informații mai perspicace.
Manley a explicat, „Potențialul microscopiei inteligente include măsurarea a ceea ce achizițiile standard ar pierde. Surprindem mai multe evenimente, măsurăm constrângeri mai mici și putem urmări fiecare diviziune în detaliu.”
Oamenii de știință pun la dispoziție cadrul de control ca un plug-in open source pentru software-ul de microscop deschis Micro-Manager, cu scopul de a permite altor oameni de știință să integreze inteligență artificială în microscoapele lor.
Referința jurnalului:
- Mahecic, D., Stepp, WL, Zhang, C. şi colab. Achiziție bazată pe evenimente pentru microscopie îmbogățită cu conținut. Metode Nat (2022). DOI: 10.1038 / s41592-022-01589-x
