Un nuovo algoritmo informatico consente agli scienziati di utilizzare una tecnologia di sensori ad alte prestazioni, chiamate fotocamere scientifiche a semiconduttore a ossido di metallo complementari, per una vasta gamma di ricerche biologiche.

"Le fotocamere sCMOS scientifiche stanno rapidamente guadagnando popolarità nelle scienze biologiche, scienze dei materiali e astronomia, " disse Fang Huang, un assistente professore presso la Weldon School of Biomedical Engineering della Purdue University. "Il sensore offre progressi significativi nella velocità di imaging, sensibilità e campo visivo rispetto ai rivelatori tradizionali come i dispositivi ad accoppiamento di carica o i CCD a moltiplicazione di elettroni."

Però, l'uso di fotocamere sCMOS per la ricerca biologica è stato limitato a causa delle fluttuazioni nella qualità dei pixel, generando più "rumore, " rispetto alle altre fotocamere. In particolare, ogni pixel fluttua alla propria velocità.

"Quando stai cercando di usarlo per studi biologici, è molto difficile determinare se questa fluttuazione provenga dal campione (fotoni) o dalla fotocamera stessa, " ha detto Sheng Liu, l'autore principale dell'articolo, un associato di ricerca post-dottorato presso la Weldon School of Biomedical Engineering.

Ora, lavorando con i ricercatori del Dipartimento di Scienze Biologiche di Purdue, Liu e Huang hanno sviluppato un nuovo algoritmo che corregge il rumore, rendendo disponibili le telecamere sCMOS per un'ampia gamma di microscopia biologica.

I risultati sono stati dettagliati in un documento di ricerca apparso all'inizio di quest'anno sulla rivista Metodi della natura .

Gli autori includono Liu; associato di ricerca post-dottorato Michael J. Mlodzianoski; studenti laureati Zhenhua Hu, Yuan Ren e Kristi McElmurry; Daniel M Suter, professore associato presso il Dipartimento di Scienze Biologiche; e Huang.

"Abbiamo cercato di utilizzare questa fotocamera per l'imaging a super risoluzione a singola molecola di cellule vive e abbiamo introdotto un algoritmo a tale scopo nel 2013, " Huang ha detto. "Tuttavia, l'algoritmo precedente funziona solo per studi di singole molecole, il che significa che tutti i tuoi oggetti devono essere i cosiddetti emettitori puntiformi. Così, fondamentalmente, le tue immagini devono sembrare stelle nel cielo."

ricerca biologica, però, spesso comporta l'imaging di strutture complesse come gli organelli cellulari. Per risolvere il problema, i ricercatori hanno sviluppato il nuovo algoritmo.

"La sfida fondamentale è stimare una delle variabili quando si conosce la somma di due variabili. Non esiste una risposta univoca a questa domanda, ma vogliamo fare la stima migliore data la nostra conoscenza aggiuntiva delle due variabili". ha detto Huang. "Abbiamo sfruttato una proprietà generale dei sistemi di imaging, la funzione di trasferimento ottico. In base alla nostra conoscenza del comportamento di ciascuno dei 4 milioni di pixel sul chip della nostra fotocamera, siamo in grado di stimare l'effettivo livello di fotoni in ogni posizione di pixel. Questo è molto eccitante per noi perché ciò consente ai sensori CMOS di essere utilizzati in un ampio spettro di metodi di imaging per studi quantitativi biomedici e biologici, migliorando la loro sensibilità, campo visivo e velocità di imaging."