Spesifik biyolojik olaylar hakkında veri toplamak için floresan mikroskobu aranır. Ancak bir örnekten toplanabilecek olaya özgü içerik, özellikle nadir veya stokastik süreçler için sınırlıdır. Bu kısmen görüntüleme hızını ve süresini kısıtlayan foto-ağartma ve fototoksisiteden kaynaklanmaktadır.
EPFL Biyofizikçiler gerçekten de numune üzerindeki stresi sınırlandırırken biyolojik olayları ayrıntılı olarak görüntülemek için mikroskop kontrolünü otomatikleştirmenin bir yolunu buldular. Floresan mikroskopların canlı numuneler hakkında veri toplama şeklini optimize eden kontrol yazılımı geliştirdiler.
Olay odaklı edinim çerçevelerinde, belirli biyolojik olayların sinir ağı tabanlı tanınması, anlık yapılandırılmış bir aydınlatma mikroskobunda gerçek zamanlı kontrolü tetikler. Teknikleri bakteriyel hücre bölünmesi ve mitokondriyal bölünme için işe yarıyor.
EPFL Deneysel Biyofizik Laboratuvarı'ndan baş araştırmacı Suliana Manley şunları söyledi: “Akıllı bir mikroskop bir nevi sürücüsüz arabaya benzer. Belirli bilgi türlerini, ince kalıpları işlemesi gerekiyor ve daha sonra davranışını değiştirerek yanıt veriyor. Bir kullanarak sinir ağısayesinde çok daha incelikli olayları tespit edebiliyoruz ve bunları edinme hızındaki değişiklikleri yönlendirmek için kullanabiliyoruz."
Mitokondri bölünmesi, nadiren meydana geldiğinden ve mitokondri ağının hemen hemen her yerinde her an gerçekleşebildiğinden tahmin edilemez. Bu nedenle bilim insanları ilk olarak sinir ağını, mitokondriyal daralmalara dikkat edecek şekilde eğiterek mitokondriyal bölünmeyi nasıl tespit edeceklerini çözdüler. mitokondri Bu, bölünme bölgelerinde zenginleştiği bilinen bir proteinin gözlemleriyle birleştiğinde bölünmeye yol açar.
The mikroskop hem daralmalar hem de protein seviyeleri yüksek olduğunda bölünme olaylarının ayrıntılı görüntülerini elde etmek için yüksek hızlı görüntülemeye döner. Numuneyi çok fazla ışıktan korumak için daralma ve protein seviyeleri düşük olduğunda mikroskop daha sonra düşük hızlı görüntülemeye geçer.
Bu akıllı floresan mikroskopla bilim insanları, örneği standart hızlı görüntülemeye kıyasla daha uzun süre gözlemleyebildiklerini gösterdi. Örneklem, alışılageldiği üzere yavaş görüntülemeye göre daha fazla stres altında olsa da yine de daha anlamlı bilgiler toplayabildiler.
Manley açıkladı, "Akıllı mikroskopinin potansiyeli, standart edinimlerin neyi gözden kaçıracağını ölçmeyi de içeriyor. Daha fazla olayı yakalıyoruz, daha küçük kısıtlamaları ölçüyoruz ve her bölümü daha ayrıntılı olarak takip edebiliyoruz."
Bilim adamları, diğer bilim adamlarının entegre olmasına izin vermek amacıyla, kontrol çerçevesini açık mikroskop yazılımı Micro-Manager için açık kaynaklı bir eklenti olarak kullanıma sunuyor. yapay zeka mikroskoplarına girdiler.
Dergi Referans:
- Mahecic, D., Stepp, WL, Zhang, C. ve diğerleri. İçerikle zenginleştirilmiş mikroskopi için olay odaklı edinim. Nat Yöntemleri (2022). DOI: 10.1038 / s41592-022-01589-X
