2022. 09. 18. - 08:00
Intelligens mikroszkópok mutatnak ki ritka biológiai eseményeket
Mesterséges intelligencia-alapú vezérlőszoftvert fejlesztettek ki biofizikusok, amely optimalizálja, miként gyűjtsenek adatokat élő mintákról a fluoreszcencia-mikroszkópok.
Intelligens mikroszkópot hoztak létre ritka biológiai események kimutatására a kutatók. A biofizikusok olyan vezérlőszoftvert fejlesztettek ki, amely optimalizálja, hogyan gyűjtsenek adatokat élő mintákról az ún. fluoreszcencia-mikroszkópok.
A mitokondriális és bakteriális osztódási helyek részletes ábrázolására használt vezérlőhurok nyílt forráskódú beépülő modulként jelent meg az új modellnél, ami intelligens mikroszkópok új generációját inspirálhatja.
Ha például valaki PhD-hallgatóként fluoreszcens mikroszkóppal és élő baktériummintával dolgozik, felmerül benne a kérdés, miként lehet a legjobban felhasználni ezeket az erőforrásokat a mintából származó baktériumok osztódásának részletes megfigyelésére?
A hallgató megállás nélkül ülhet a mikroszkóp előtt, hogy képeket készítsen, amikor a baktériumok osztódása végre megindul. A kézi észlelés és gyűjtés vezérlése számos tudományban elterjedt. Olvasd el: Mesterséges intelligencia - Az egykori süteményszkenner már a rák ellen harcol
Intelligens mikroszkópok mutatnak ki ritka biológiai eseményeket
Alternatív megoldásként beállítható a mikroszkóp, úgy, hogy válogatás nélkül és a lehető leggyakrabban készítsen képeket. A túlzott fény azonban gyorsabban kimeríti a minta fluoreszcenciáját és idő előtt elpusztíthatja az élő mintákat. Ráadásul sok érdektelen képet is létrehozhat, mivel csak néhány tartalmazna felvételeket osztódó baktériumokról.
Megoldás lenne az is, ha a doktorandusz mesterséges intelligencia segítségével detektálná a baktériumok osztódásának prekurzorait, s ezekkel automatikusan frissítené a mikroszkóp vezérlőszoftverét, hogy több képet készítsen az eseményről. Olvasd el: A rák felismerését segítheti az automatikus képelemzés
Nos, a svájci Lausanne-i Szövetségi Politechnikai Egyetem (EPFL) biofizikusai valóban megtalálták a módját a mikroszkópos vezérlés automatizálásának a biológiai események részletes leképezéséhez, miközben korlátozzák a mintára nehezedő stresszt - mindezt mesterséges neurális hálózatok segítségével teszik.
Technikáik a bakteriális sejtosztódást és a mitokondriális osztódást segítik elő. Az intelligens mikroszkópról a Nature Methods szakfolyóiratban közöltek részleteket.
„Az intelligens mikroszkóp olyan, akár egy önvezető autó. Fel kell dolgoznia bizonyos típusú információkat, finom mintákat, amelyekre aztán viselkedésének megváltoztatásával reagál - magyarázta Suliana Manley, az EPFL Kísérleti Biofizikai Laboratóriumának vezető kutatója. - A neurális hálózat alkalmazásával sokkal finomabb eseményeket észlelhetünk, s felhasználhatjuk őket a felvételi sebesség változásainak előmozdítására.”
Manley és kollégái először azt oldották meg, miként mutatható ki a mitokondriális osztódás, ami nehezebb, mint a baktériumok, például a C. crescentus esetében.
A mitokondriális osztódás megjósolhatatlan, ugyanis ritkán fordul elő, a mitokondriális hálózaton belül pedig szinte bárhol bármikor megtörténhet.
A tudósok azonban megoldották a problémát: megtanították az ideghálózatot arra, hogy ügyeljen a mitokondriális szűkületekre, a mitokondriumok alakváltozására - ami osztódáshoz vezet - és egy olyan fehérjét figyeltek meg, amelyről ismert, hogy sok van belőle az osztódás helyein.
Ha a szűkületek és a fehérjeszintek is magasak, a mikroszkóp nagy sebességű képalkotásra vált – így sok képet készít részletesen az osztódási eseményekről. Amennyiben a szűkület és a fehérjeszint alacsony, a mikroszkóp alacsony sebességű képalkotással dolgozik, elkerülve, hogy a mintát túlzott fényhatásnak tegyék ki.
Az intelligens fluoreszcencia-mikroszkóppal a tudósok megmutatták, hogy képesek hosszabb ideig megfigyelni egy mintát a szokásos gyors képalkotáshoz képest. Míg a minta nagyobb igénybevételnek volt kitéve a standard lassú képalkotással szemben, értelmesebb adatokat tudtak nyerni.
„Az intelligens mikroszkópiában rejlő lehetőségek közé tartozik annak mérése, mi hiányozna a szabványos beszerzésekből – mondta el Manley. - Több eseményt rögzítünk, kisebb szűkítéseket mérünk és részletesebben követjük az egyes felosztásokat.”
A kutatók a vezérlő keretrendszert nyílt forráskódú beépülő modulként teszik elérhetővé a Micro-Manager nyílt mikroszkóp szoftverhez – azért, hogy más tudósok is integrálhassák a mesterséges intelligenciát saját mikroszkópjukba.
L.A.
