Biofisici bring ons nader aan intelligente mikroskope

Wanneer iemand gedetailleerde waarnemings van bakteriese verdeling van 'n monster lewende bakterieë wil kry, kan dinge 'n bietjie ingewikkeld raak. Hulle sal dalk onophoudelik by die mikroskoop moet bly totdat die bakterie verdeel, wat ure kan neem. Handmatige opsporing en verkrygingsbeheer is eintlik baie algemeen in die veld. 

Nog 'n opsie is om die mikroskoop te stel om beelde te neem sonder onderskeid en so gereeld as moontlik, maar oormatige lig kan probleme veroorsaak. Dit breek die fluoressensie van die monster vinniger uit, wat lewende monsters voortydig kan vernietig. Terselfdertyd sou daar baie onnodige beelde gegenereer word, en slegs 'n paar sou eintlik beelde van verdeelde bakterieë bevat. 

Nog 'n oplossing is om kunsmatige intelligensie (KI) te gebruik om voorlopers van bakteriële verdeling op te spoor en dit te gebruik om outomaties die mikroskoop se beheersagteware op te dateer, wat dit sal help om meer foto's van die verdeling te neem. 

Outomatisering van mikroskoopbeheer

As ons na hierdie drie verskillende opsies kyk, het 'n span biofisici by Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) met 'n manier vorendag gekom om mikroskoopbeheer te outomatiseer vir die beeld van biologiese gebeurtenisse in detail. En terselfdertyd beperk die metode stres op die monster. Die nuwe tegniek maak staat op kunsmatige neurale netwerke, en dit werk vir beide bakteriële seldeling en mitochondriale deling. 

Die span het hul bevindings in Natuurmetodes.  

Suliana Manley is hoofondersoeker van EPFL se Laboratorium vir Eksperimentele Biofisika. 

“’n Intelligente mikroskoop is soort van soos ’n selfrymotor. Dit moet sekere soorte inligting verwerk, subtiele patrone waarop dit dan reageer deur sy gedrag te verander,” sê Manley. "Deur 'n neurale netwerk te gebruik, kan ons baie meer subtiele gebeurtenisse opspoor en dit gebruik om veranderinge in verkrygingspoed te dryf."

Die span het eers 'n oplossing gevind om mitochondriale verdeling op te spoor, wat moeiliker is as 'n oplossing vir sekere bakterieë. Mitochondriale verdeling kom meer selde voor, wat beteken dat dit onvoorspelbaar is, en dit kan enige oomblik byna enige plek binne die mitochondriale netwerk gebeur. 

Opleiding van die neurale netwerk

Die span het die neurale netwerk opgelei om na mitochondriale vernouings te soek, wat 'n verandering in die vorm van mitochondria is wat tot verdeling lei. Hulle het ook 'n proteïen waargeneem wat bekend is dat dit verryk word op plekke van deling. 

Die mikroskoop sal oorskakel na hoëspoedbeelding wanneer beide vernouings en proteïenvlakke hoog is, wat dit in staat stel om baie beelde van verdelingsgebeure vas te lê. Maar wanneer die vlakke laag is, sal die mikroskoop na laespoedbeelding oorskakel, wat help om te verhoed dat die monster aan oormatige lig blootgestel word. 

'n Intelligente fluoresserende mikroskoop soos hierdie stel wetenskaplikes in staat om monsters langer waar te neem in vergelyking met standaard vinnige beeldvorming. Die steekproef was meer gestres in vergelyking met standaard stadige beeldvorming, maar die span kon meer betekenisvolle data verkry. 

"Die potensiaal van intelligente mikroskopie sluit in om te meet wat standaardverkrygings sou mis," verduidelik Manley. "Ons neem meer gebeurtenisse vas, meet kleiner vernouings en kan elke afdeling in groter detail volg."

Die span stel nou die beheerraamwerk beskikbaar as 'n oopbron-inprop vir die oopmikroskoopsagteware Micro-Manager. Hulle wil ander wetenskaplikes in staat stel om KI in hul eie mikroskope te integreer.