Biofizicienii ne aduc mai aproape de microscopii inteligenți

Atunci când cineva dorește să obțină observații detaliate ale diviziunii bacteriene dintr-un eșantion de bacterii vii, lucrurile pot deveni un pic complicate. Ar putea fi nevoiți să stea la microscop non-stop până când bacteria se divide, ceea ce poate dura ore. Detectarea manuală și controlul achiziției imaginilor sunt de fapt foarte comune în domeniu.

O altă opțiune este să seteze microscopul să capteze imagini fără selecție și cât mai des posibil, dar lumina excesivă poate cauza probleme. Epuizează fluorescența din eșantion mai repede, ceea ce poate distruge prematur probele vii. În același timp, ar fi generate multe imagini inutile, iar doar câteva ar conține într-adevăr imagini cu bacterii care se divid.

Încă o soluție este să se utilizeze inteligența artificială (IA) pentru a detecta precursorii diviziunii bacteriene și pentru a actualiza automat software-ul de control al microscopului, ceea ce i-ar permite 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 imagini detaliate ale evenimentelor biologice. În același timp, metoda limitează stresul asupra eșantionului. Noua tehnică se bazează pe rețele neuronale artificiale și funcționează atât pentru diviziunea celulară bacteriană, 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 similar cu o mașină cu conducere autonomă. 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 apare 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 pentru a căuta constricții mitocondriale, care este o schimbare a formei mitocondriilor care duce la diviziune. De asemenea, au observat o proteină cunoscută a fi îmbogățită în locurile de diviziune.

Microscopul va comuta la imagistică 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 imagistică de mică 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 probe pentru perioade mai lungi 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. “Noi capturăm mai multe evenimente, măsurăm constricții mai mici și putem urmări fiecare diviziune în mai multe detalii.”

Echipa pune acum cadrul de control la dispoziție ca plug-in open-source pentru software-ul deschis de microscopie Micro-Manager. Ei doresc să permită altor oameni de știință să integreze IA în propriile microscoape.