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बायोफिजिसिस्ट इंटेलिजेंट माइक्रोस्कोप के करीब ले जा रहे हैं
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जब कोई व्यक्ति जीवित बैक्टीरिया के नमूने से बैक्टीरियल विभाजन के विस्तृत अवलोकन प्राप्त करना चाहता है, तो चीजें थोड़ी जटिल हो सकती हैं। उन्हें घंटों तक माइक्रोस्कोप पर रहना पड़ सकता है जब तक कि बैक्टीरिया विभाजित नहीं हो जाता। मैनुअल डिटेक्शन और एक्विज़िशन कंट्रोल वास्तव में इस क्षेत्र में बहुत आम है।
एक अन्य विकल्प माइक्रोस्कोप को बिना किसी भेदभाव के और जितनी बार संभव हो उतनी बार छवियों को लेने के लिए सेट करना है। लेकिन अत्यधिक प्रकाश समस्याएं पैदा कर सकता है। यह नमूने से फ्लोरोसेंस को तेजी से समाप्त कर देता है, जो जीवित नमूनों को समय से पहले नष्ट कर सकता है। साथ ही, बहुत सारी अनावश्यक छवियां उत्पन्न होंगी, और केवल कुछ ही वास्तव में बैक्टीरिया के विभाजन की छवियां होंगी।
एक और समाधान बैक्टीरियल विभाजन के पूर्ववर्ती का पता लगाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करना है और माइक्रोस्कोप के नियंत्रण सॉफ्टवेयर को स्वचालित रूप से अपडेट करने के लिए उन्हें उपयोग करना है, जो विभाजन की अधिक तस्वीरें लेने में मदद करेगा।
माइक्रोस्कोप नियंत्रण को स्वचालित करना
इन तीन अलग-अलग विकल्पों को देखते हुए, École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) में बायोफिजिसिस्टों की एक टीम ने जैविक घटनाओं को विस्तार से इमेजिंग करने के लिए माइक्रोस्कोप नियंत्रण को स्वचालित करने का एक तरीका खोजा है। और साथ ही, यह तरीका नमूने पर तनाव को सीमित करता है। यह नई तकनीक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर निर्भर करती है, और यह बैक्टीरियल सेल विभाजन और माइटोकॉन्ड्रियल विभाजन दोनों के लिए काम करती है।
टीम ने अपने निष्कर्षों को नेचर मेथड्स में प्रकाशित किया है।
सुलियाना मैनली EPFL के एक्सपेरिमेंटल बायोफिजिक्स लेबोरेटरी से प्रिंसिपल इन्वेस्टिगेटर हैं।
“एक इंटेलिजेंट माइक्रोस्कोप एक स्व-ड्राइविंग कार की तरह है। इसे कुछ प्रकार की जानकारी, यानी सूक्ष्म पैटर्न, संसाधित करने होते हैं, जिन पर यह अपना व्यवहार बदलकर प्रतिक्रिया देता है,” मैनली कहते हैं। “एक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके, हम अधिक सूक्ष्म घटनाओं का पता लगा सकते हैं और उन्हें छवि अधिग्रहण की गति में परिवर्तन लाने के लिए उपयोग कर सकते हैं।”
टीम ने पहले माइटोकॉन्ड्रियल विभाजन का पता लगाने का समाधान खोजा, जो कुछ बैक्टीरिया के लिए एक समाधान से अधिक कठिन है। माइटोकॉन्ड्रियल विभाजन कम बार होता है, जिसका अर्थ है कि यह अप्रत्याशित है, और यह माइटोकॉन्ड्रियल नेटवर्क में कहीं भी किसी भी समय हो सकता है।
तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना
टीम ने तंत्रिका नेटवर्क को माइटोकॉन्ड्रियल संकुचन का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित किया, जो माइटोकॉन्ड्रिया के आकार में परिवर्तन है जो विभाजन की ओर ले जाता है। उन्होंने विभाजन स्थलों पर समृद्ध एक प्रोटीन का भी अवलोकन किया।
माइक्रोस्कोप तब उच्च-गति इमेजिंग में स्विच हो जाएगा जब संकुचन और प्रोटीन स्तर दोनों उच्च होते हैं, जो विभाजन घटनाओं की कई छवियों को कैप्चर करने में सक्षम बनाता है। लेकिन जब स्तर कम होते हैं, तो माइक्रोस्कोप कम-गति इमेजिंग में स्विच हो जाएगा, जो नमूने को अत्यधिक प्रकाश के संपर्क में आने से बचाता है।
एक इंटेलिजेंट फ्लोरोसेंट माइक्रोस्कोप जैसा कि यह वैज्ञानिकों को मानक तेज इमेजिंग की तुलना में अधिक समय तक नमूनों का अवलोकन करने की अनुमति देता है। नमूना मानक धीमी इमेजिंग की तुलना में अधिक तनावग्रस्त था, लेकिन टीम अधिक अर्थपूर्ण डेटा प्राप्त कर सकती थी।
“इंटेलिजेंट माइक्रोस्कोपी की संभावना में मानक अधिग्रहण से चूकी जानकारी को मापना शामिल है,” मैनली बताते हैं। “हम अधिक घटनाओं को कैप्चर करते हैं, छोटे संकुचन को मापते हैं, और प्रत्येक विभाजन का अनुसरण अधिक विस्तार से कर सकते हैं।”
टीम अब नियंत्रण फ्रेमवर्क को माइक्रो-मैनेजर के लिए एक ओपन-सोर्स प्लग-इन के रूप में उपलब्ध करा रही है, जो एक ओपन माइक्रोस्कोप सॉफ्टवेयर है। वे अन्य वैज्ञानिकों को अपने माइक्रोस्कोप में एआई एकीकृत करने में सक्षम बनाना चाहते हैं।
