Флуоресцентна мікроскопія спрямована на збір даних про конкретні біологічні події. Тим не менш, специфічний для події вміст, який можна зібрати із вибірки, обмежений, особливо для рідкісних або стохастичних процесів. Частково це пов’язано з фотовідбілюванням і фототоксичністю, які обмежують швидкість і тривалість зображення.
EPFL біофізики справді знайшли спосіб автоматизувати керування мікроскопом для детального зображення біологічних подій, одночасно обмежуючи навантаження на зразок. Вони розробили керуюче програмне забезпечення, яке оптимізує те, як флуоресцентні мікроскопи збирають дані про живі зразки.
У їхній системі збору даних, керованої подіями, розпізнавання конкретних біологічних подій на основі нейронної мережі запускає керування в режимі реального часу в мікроскопі з миттєвим структурованим освітленням. Їхня техніка працює для поділу клітин бактерій і мітохондрій.
Головний дослідник Суліана Менлі з Лабораторії експериментальної біофізики EPFL сказала: «Розумний мікроскоп схожий на безпілотний автомобіль. Йому потрібно обробляти певні типи інформації, тонкі шаблони, на які він потім реагує, змінюючи свою поведінку. Використовуючи a нейронної мережі, ми можемо виявляти набагато тонші події та використовувати їх для зміни швидкості збору даних».
Поділ мітохондрій є непередбачуваним, оскільки відбувається нечасто і може відбутися практично в будь-якому місці мітохондріальної мережі в будь-який момент. Ось чому вчені вперше вирішили, як виявити поділ мітохондрій, навчивши нейронну мережу спостерігати за мітохондріальними звуженнями, зміною форми мітохондрії що призводить до поділу, у поєднанні зі спостереженнями за білком, який, як відомо, збагачується в місцях поділу.
Команда мікроскоп звертається до високошвидкісної візуалізації для отримання детальних зображень подій поділу, коли і звуження, і рівні білка високі. Згодом мікроскоп перемикається на низькошвидкісне зображення, коли звуження та рівні білка низькі, щоб захистити зразок від занадто сильного світла.
За допомогою цього інтелектуального флуоресцентного мікроскопа вчені показали, що вони можуть спостерігати за зразком довше порівняно зі стандартною швидкою візуалізацією. Незважаючи на те, що зразок був під більшим стресом, ніж повільне зображення, як це прийнято, вони все одно могли зібрати більш глибоку інформацію.
Манлі пояснені, «Потенціал інтелектуальної мікроскопії включає вимірювання того, чого б упустили стандартні збори. Ми фіксуємо більше подій, вимірюємо менші обмеження та можемо стежити за кожним розділом більш детально».
Науковці роблять доступною структуру керування як плагін із відкритим кодом для відкритого програмного забезпечення мікроскопа Micro-Manager, щоб дозволити іншим науковцям інтегрувати штучний інтелект у свої мікроскопи.
Довідка з журналу:
- Mahecic, D., Stepp, WL, Zhang, C. та ін. Отримання, кероване подіями, для мікроскопії з вмістом. Нац методи (2022). DOI: 10.1038 / s41592-022-01589-x
