Biyofizikçiler Bizi Akıllı Mikroskoplara Daha da Yaklaştırıyor

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 görüntü alma kontrolü bu alanda oldukça yaygın.

Bir diğer seçenek, mikroskobu mümkün olduğunca sık ve ayrım gözetmeksizin resimler çekmeye ayarlamaktır, ancak aşırı ışık sorunlara neden olabilir. Örneğin floresansını daha hızlı tüketebilir, bu da canlı örneklerin erken 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, kendi kendini süren bir araba gibidir. Belirli türden bilgileri, yani ince örüntüleri işler ve bunlara davranışını değiştirerek tepki verir” diyor Manley. “Sinir ağı kullanarak, çok daha ince olayları tespit edebilir ve bunları görüntü alma hızını değiştirmek için kullanabiliriz.”

Ekip önce mitokondri bölünmesini tespit etmek için bir çözüm buldu, bu da belirli bakteriler için bir çözüm bulmaktan daha zordu. Mitokondri bölünmesi daha az sıklıkta gerçekleşir, bu da öngörülemez olduğu anlamına gelir ve mitokondri ağı içinde herhangi bir anda herhangi bir yerde gerçekleşebilir.

Sinir Ağını Eğitmek

Ekip sinir ağını, mitokondrilerin şeklinde bölünmeye yol açan değişiklikler olan mitokondri daralmalarını aramak üzere eğitti. Ayrıca bölünme bölgelerinde biriktiği bilinen bir proteini gözlemlediler.

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 görüntü alımlarının kaçırdığı şeyleri ölçmektedir” diyor Manley. “Daha fazla olayı yakalar, daha küçük daralmaları ölçer ve her bir bölünmeyi daha ayrıntılı olarak takip edebiliriz.”

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