Біофізики роблять мікроскопи інтелектуальними

Коли хтось хоче отримати детальні спостереження за діленням бактерій з зразка живих бактерій, все може стати трохи складним. їм можуть довестися проводити час біля мікроскопа безперервно, поки бактерія не розділиться, що може зайняти години. Ручне виявлення та контроль придбання дуже поширені в галузі.

Інший варіант – встановити мікроскоп для отримання зображень без розбору і якомога частіше, але надмірне світло може викликати проблеми. Воно виснажує флуоресценцію зразка швидше, що може передчасно знищити живі зразки. Одночасно буде багато зайвих зображень, і лише кілька з них дійсно міститимуть зображення ділення бактерій.

Ще одним рішенням є використання штучного інтелекту (ШІ) для виявлення попередників ділення бактерій і використання їх для автоматичного оновлення програмного забезпечення контролю мікроскопа, що допоможе зробити більше зображень ділення.

Автоматизація контролю мікроскопа

Розглянувши ці три різні варіанти, команда біофізиків з Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) розробила спосіб автоматизації контролю мікроскопа для отримання зображень біологічних подій у деталях. І водночас цей метод обмежує напруження на зразок. Нова техніка заснована на штучних нейронних мережах і працює як для ділення бактерій, так і для ділення мітохондрій.

Команда опублікувала свої результати у Nature Methods.

Сулейна Менлі – головний дослідник з лабораторії експериментальної біофізики EPFL.

“Інтелектуальний мікроскоп схожий на самохідний автомобіль. йому потрібно обробляти певні типи інформації, тонкі закономірності, на які він потім реагує зміною поведінки”, – говорить Менлі. “За допомогою нейронної мережі ми можемо виявляти набагато більш тонкі події і використовувати їх для керування змінами швидкості отримання зображень.”

Команда спочатку знайшла рішення для виявлення ділення мітохондрій, яке є складнішим, ніж рішення для певних бактерій. Ділення мітохондрій відбувається рідше, що означає, що воно є непередбачуваним, і може відбуватися майже будь-де в мережі мітохондрій в будь-який момент.

Навчання нейронної мережі

Команда навчила нейронну мережу виявляти звуження мітохондрій, яке є зміною форми мітохондрій, що призводить до ділення. Вони також спостерігали білок, відомий як збагачений на місцях ділення.

Мікроскоп перейде в режим високошвидкісного отримання зображень, коли як звуження, так і рівні білка будуть високими, що дозволить йому зробити багато зображень подій ділення. Але коли рівні будуть низькими, мікроскоп перейде в режим низькошвидкісного отримання зображень, що допоможе уникнути надмірного впливу світла на зразок.

Інтуїтивний флуоресцентний мікроскоп такого типу дозволяє вченим спостерігати зразки протягом тривалого часу порівняно зі стандартним швидким зображенням. Зразок був більш напруженим порівняно зі стандартним повільним зображенням, але команда могла отримати більш значущі дані.

“Потенціал інтелектуальної мікроскопії включає вимірювання того, чого не вистачає стандартним придбанням”, – пояснює Менлі. “Ми захоплюємо більше подій, вимірюємо менші звуження і можемо слідкувати за кожним діленням у більшій деталі.”

Команда зараз робить контрольний каркас доступним як відкритий плагін для відкритого програмного забезпечення мікроскопа Micro-Manager. Вони бажають дозволити іншим вченим інтегрувати ШІ у свої мікроскопи.