Biyofizikçiler Akıllı Mikroskoplara Daha Yakın Getiriyor

Canlı bakterilerden oluşan bir örnekten bakteri bölünmesinin ayrıntılı gözlemlerini elde etmek isteyen biri için işler biraz karmaşık hale gelebilir. Mikroskoptan ayrılmadan bölünme gerçekleşene kadar beklemek zorunda kalabilirler, bu da saatler sürebilir. Manuel tespit ve acquisition kontrolü bu alanda oldukça yaygın.

Bir diğer seçenek, mikroskobu mümkün olduğunca sık ve ayrım gözetmeksizin resimler çekmeye ayarlamaktır, ancak aşırı ışık sorunlara neden olabilir. Örnekten floresanları daha nhanh tüketebilir, bu da canlı örneklerin önceden tahrip olmasına neden olabilir. Aynı zamanda, birçok gereksiz resim üretilecek ve sadece birkaçı gerçekten bölünen bakterilerin resimlerini içerecektir.

Bir başka çözüm ise yapay zeka (AI) kullanarak bakteri bölünmesinin öncüllerini tespit etmek ve bunları mikroskobun kontrol yazılımını otomatik olarak güncellemek, böylece bölünme resimlerini daha fazla çekmesine yardımcı olmak.

Mikroskop Kontrolünü Otomatikleştirmek

Bu üç farklı seçeneğe bakıldığında, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) bünyesindeki bir grup biyofizikçi, biyolojik olayları ayrıntılı olarak görüntülemek için mikroskop kontrolünü otomatikleştirmek ve aynı zamanda örneğe verilen stresi sınırlamak için bir yol buldu. Yeni teknik, yapay sinir ağlarına dayanır ve hem bakteri hücre bölünmesi hem de mitokondri bölünmesi için çalışır.

Ekibin bulguları Nature Methods dergisinde yayımlandı.

Suliana Manley, EPFL’nin Deneysel Biyofizik Laboratuvarı’ndan baş araştırmacı.

“Akıllı bir mikroskop, kendini sürüşlü bir araba gibidir. Belirli türden bilgileri işler, sonra bu bilgileri davranışını değiştirmek için kullanır” diyor Manley. “Sinir ağı kullanarak, çok daha ince olayları tespit edebilir ve bunları acquisition hızını değiştirmek için kullanabiliriz.”

Ekibin ilk olarak mitokondri bölünmesini tespit etme sorunu vardı, bu da belirli bakteriler için bir çözüm bulmaktan daha zordu. Mitokondri bölünmesi daha az sıklıkta xảyar, bu da öngörülemez olduğu anlamına gelir ve mitokondri ağı içinde herhangi bir anda herhangi bir yerde gerçekleşebilir.

Sinir Ağını Eğitmek

Ekibin sinir ağını, mitokondri bölünmesine yol açan mitokondri şeklindeki değişiklikleri ve bölünme sitelerinde zenginleştirilen bir proteini tespit etmek için eğitti.

Mikroskop, hem daralmalar hem de protein seviyeleri yüksek olduğunda yüksek hızda görüntü çekmeye geçer, bu da bölünme olaylarının birçok resmini çekmesini sağlar. Ancak seviyeler düşük olduğunda, mikroskop düşük hızda görüntü çekmeye geçer, bu da örneğin aşırı ışığa maruz kalmasını önler.

Bu tür bir akıllı floresan mikroskobu, standart hızlı görüntü alma yöntemlerine kıyasla örnekleri daha uzun süre gözlemlemeye olanak tanır. Örnek, standart yavaş görüntü alma yöntemine kıyasla daha fazla stres altına girmiş olsa da, ekip daha anlamlı veri elde edebildi.

“Akıllı mikroskopi potansiyeli, standart kazanımların kaçırdığı şeyleri ölçmektedir” diyor Manley. “Daha fazla olayı yakalar, daha küçük daralmaları ölçer ve her bir bölünmeyi daha ayrıntılı olarak takip edebiliriz.”

Ekibin şimdi kontrol çerçevesini, açık mikroskop yazılımı Micro-Manager için açık kaynaklı bir eklenti olarak sunuyor. Diğer bilim insanlarının kendi mikroskoplarna AI entegre etmelerini sağlamak istiyorlar.