Biofizicienii ne aduc mai aproape de microscoape inteligente

Orice persoană care dorește să obțină observații detaliate ale diviziunii bacteriene dintr-un eșantion de bacterii vii se confruntă cu o situație puțin complicată. Aceasta ar putea implica să stea la microscop fără întrerupere până când bacteriile se divid, ceea ce poate dura ore. Detectarea și controlul manual sunt de fapt foarte comune în acest domeniu. 

O altă opțiune este să seteze microscopul să facă imagini indiferent și cât mai des posibil, dar lumina excesivă poate cauza probleme. Aceasta epuizează fluorescența din eșantion mai repede, ceea ce poate distruge prematur eșantioanele vii. În același timp, ar fi generate multe imagini inutile, iar doar câteva ar conține în realitate imagini cu bacterii care se divid. 

Încă o soluție este să se utilizeze inteligența artificială (IA) pentru a detecta precursorii diviziunii bacteriene și să-i folosească pentru a actualiza automat software-ul de control al microscopului, ceea ce i-ar ajuta să facă mai multe poze cu diviziunea. 

Automatizarea controlului microscopului

Privind la aceste trei opțiuni diferite, o echipă de biofizicieni de la École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) a găsit o modalitate de a automatiza controlul microscopului pentru imagistica evenimentelor biologice în detaliu. Și, în același timp, metoda limitează stresul asupra eșantionului. Noua tehnică se bazează pe rețele neuronale artificiale și funcționează atât pentru diviziunea celulelor bacteriene, cât și pentru diviziunea mitocondrială. 

Echipa și-a publicat rezultatele în Nature Methods.  

Suliana Manley este investigator principal de la Laboratorul de biofizică experimentală al EPFL. 

“Un microscop inteligent este oarecum asemănător cu o mașină cu condus autonom. Are nevoie să proceseze anumite tipuri de informații, modele subtile la care răspunde prin schimbarea comportamentului”, spune Manley. “Prin utilizarea unei rețele neuronale, putem detecta evenimente mult mai subtile și le putem folosi pentru a schimba viteza de achiziție.”

Echipa a găsit mai întâi o soluție pentru detectarea diviziunii mitocondriale, care este mai dificilă decât o soluție pentru anumite bacterii. Diviziunea mitocondrială are loc mai rar, ceea ce înseamnă că este imprevizibilă și poate apărea aproape oriunde în rețeaua mitocondrială în orice moment. 

Antrenarea rețelei neuronale

Echipa a antrenat rețeaua neuronală să caute constricții mitocondriale, care este o schimbare a formei mitocondriilor care duce la diviziune. Ei au observat, de asemenea, o proteină cunoscută a fi îmbogățită în siturile de diviziune. 

Microscopul va comuta în imagine de mare viteză atunci când atât constricțiile, cât și nivelurile de proteină sunt ridicate, ceea ce îi permite să capteze multe imagini cu evenimente de diviziune. Dar atunci când nivelurile sunt scăzute, microscopul va comuta la imagine de joasă viteză, ceea ce ajută la evitarea expunerii eșantionului la lumină excesivă. 

Un microscop fluorescent inteligent, cum ar fi acesta, permite oamenilor de știință să observe eșantioanele timp de mai multe ore comparativ cu imagistica rapidă standard. Eșantionul a fost mai stresat comparativ cu imagistica lentă standard, dar echipa a putut obține date mai semnificative. 

“Potențialul microscopiei inteligente include măsurarea a ceea ce achizițiile standard ar pierde”, explică Manley. “Putem capta mai multe evenimente, măsura constricții mai mici și putem urmări fiecare diviziune în mai multe detalii.”

Echipa face acum cadru de control disponibil ca plug-in open-source pentru software-ul de microscop Micro-Manager. Ei doresc să permită altor oameni de știință să integreze IA în microscoapele proprii.