Биофизики приближают нас к интеллектуальным микроскопам

Когда кто-то хочет получить подробные наблюдения за делением бактерий из образца живых бактерий, все может стать немного сложным. Им, возможно, придется оставаться у микроскопа непрерывно до тех пор, пока бактерия не разделится, что может занять часы. Ручное обнаружение и управление является очень распространенным в этой области.

Другой вариант – установить микроскоп для съемки изображений без разбора и как можно чаще, но чрезмерный свет может вызвать проблемы. Он истощает флуоресценцию из образца быстрее, что может преждевременно уничтожить живые образцы. В то же время будет сгенерировано много ненужных изображений, и только несколько из них будут фактически содержать изображения делящихся бактерий.

Еще одним решением является использование искусственного интеллекта (ИИ) для обнаружения предшественников деления бактерий и использования их для автоматического обновления программного обеспечения управления микроскопом, что поможет ему сделать больше снимков деления.

Автоматизация управления микроскопом

Рассматривая эти три разных варианта, команда биофизиков из Эколь Политехник Федераль де Лозанна (EPFL) разработала способ автоматизации управления микроскопом для изображения биологических событий в деталях. И в то же время, метод ограничивает нагрузку на образец. Новая техника основана на искусственных нейронных сетях, и она работает как для деления бактериальных клеток, так и для деления митохондрий.

Команда опубликовала свои результаты в Nature Methods.

Сулиана Мэнли является основным исследователем из лаборатории экспериментальной биофизики EPFL.

«Интеллектуальный микроскоп похож на самоходную машину. Ему необходимо обрабатывать определенные типы информации, тонкие закономерности, на которые он затем реагирует, изменяя свое поведение», – говорит Мэнли. «Используя нейронную сеть, мы можем обнаружить намного более тонкие события и использовать их для управления скоростью съемки».

Команда сначала нашла решение для обнаружения деления митохондрий, которое более сложно, чем решение для определенных бактерий. Деление митохондрий происходит реже, что означает, что оно непредсказуемо, и оно может произойти почти где угодно внутри сети митохондрий в любой момент.

Обучение нейронной сети

Команда обучила нейронную сеть обнаруживать сужения митохондрий, которые являются изменением формы митохондрий, приводящим к делению. Они также наблюдали белок, известный как обогащенный на участках деления.

Микроскоп переключится на высокоскоростную съемку, когда сужения и уровни белка высоки, что позволяет ему захватить много изображений событий деления. Но когда уровни низки, микроскоп переключится на низкоскоростную съемку, что помогает избежать чрезмерного воздействия света на образец.

Интеллектуальный флуоресцентный микроскоп, такой как этот, позволяет ученым наблюдать образцы в течение более длительного времени по сравнению со стандартной быстрой съемкой. Образец был более напряженным по сравнению со стандартной медленной съемкой, но команда смогла получить более осмысленные данные.

«Потенциал интеллектуальной микроскопии включает измерение того, что стандартные съемки пропустят», – объясняет Мэнли. «Мы захватываем больше событий, измеряем более мелкие сужения и можем следить за каждым делением в большей детализации».

Команда сейчас делает каркас управления доступным как открытый плагин для открытого программного обеспечения микроскопа Micro-Manager. Они хотят позволить другим ученым интегрировать ИИ в свои собственные микроскопы.