La tecnica trasforma le immagini a bassa risoluzione di un microscopio a fluorescenza (a) in immagini a super risoluzione (b) che si confrontano favorevolmente con quelle di apparecchiature ad alta risoluzione (c). Le immagini mostrano proteine subcellulari all'interno di una cellula, e pannelli diversi corrispondono a tempi di osservazione diversi. Credito:Ozcan Lab presso l'UCLA.
Molti problemi nelle scienze fisiche e biologiche, nonché nell'ingegneria, si basano sulla nostra capacità di monitorare oggetti o processi su scala nanometrica, e la microscopia a fluorescenza è stata utilizzata per decenni come una delle nostre fonti di informazioni più utili, portando a varie scoperte sul funzionamento interno dei processi su nanoscala, per esempio a livello subcellulare. L'imaging di tali oggetti su nanoscala spesso richiede una strumentazione piuttosto costosa e delicata, noto anche come strumenti di nanoscopia, a cui possono accedere solo professionisti in laboratori con risorse adeguate.
Per democratizzare l'accesso all'imaging a fluorescenza ad alta risoluzione ed essere in grado di risolvere e monitorare oggetti su nanoscala, I ricercatori dell'UCLA hanno sviluppato un nuovo metodo, basato sull'intelligenza artificiale, per trasformare digitalmente le immagini a fluorescenza acquisite utilizzando una risoluzione più bassa e un microscopio più semplice in immagini che corrispondano alla risoluzione e alla qualità di microscopi a risoluzione più elevata e avanzati costruiti per l'imaging su nanoscala. Per realizzare questa trasformazione, una rete neurale artificiale viene addestrata da migliaia di coppie di immagini (immagini a risoluzione più bassa rispetto a immagini a risoluzione più alta degli stessi campioni), insegnando alla rete neurale profonda la trasformazione dell'immagine multimodale da un microscopio molto più semplice ed economico in un nanoscopio di fascia alta. Una volta completata la formazione, la rete neurale profonda può acquisire alla cieca un'immagine della risoluzione più bassa e del microscopio più semplice per risolvere digitalmente le caratteristiche degli oggetti nanoscopici nel campione, eguagliando le prestazioni di uno strumento per nanoscopia molto più avanzato.
Questo lavoro è stato pubblicato in Metodi della natura , una rivista del gruppo editoriale Springer Nature. Questa ricerca è stata condotta dal Dr. Aydogan Ozcan, direttore associato dell'UCLA California NanoSystems Institute (CNSI) e professore di ingegneria elettrica e informatica presso la Henry Samueli School of Engineering and Applied Science dell'UCLA. Hongda Wang, uno studente laureato dell'UCLA, e Yair Rivenson, uno studioso post-dottorato dell'UCLA, sono i co-primi autori dello studio.
Questa struttura di trasformazione dell'immagine nanoscopica crea ponti tra diverse modalità e strumenti di imaging, e il suo successo è stato dimostrato dalla super-risoluzione di varie cellule biologiche e campioni di tessuto, corrispondenza della risoluzione di imaging di strumenti di nanoscopia a fluorescenza molto più avanzati utilizzando microscopi molto più semplici e accessibili. Per di più, questa tecnica consente l'imaging di eventi dinamici su scala nanometrica su un volume di campione molto più grande, riducendo anche gli effetti tossici dei fotoni di illuminazione sugli organismi viventi e sulle cellule.
Originale, immagine potenziata dall'apprendimento profondo e ad alta risoluzione (per il confronto) su scala nanometrica. Credito:Ozcan Lab/UCLA
"Il nostro lavoro dimostra un significativo passo avanti nella microscopia computazionale, che potrebbe aiutare a democratizzare l'imaging a super risoluzione consentendo nuove osservazioni biologiche su scala nanometrica al di là di laboratori e istituzioni ben attrezzati, " disse Ozcan.
Altri membri del gruppo di ricerca erano Yiyin Jin, Zhensong Wei, Ronald Gao, Harun Gunaydin, membri dell'Ozcan Research Lab dell'UCLA, così come il dottor Laurent A. Bentolila, il Direttore del CNSI Advanced Microscopy Facility presso l'UCLA e il Dr. Comert Kural, un assistente professore presso il dipartimento di fisica dell'Ohio State University.
Il laboratorio di Ozcan è supportato da NSF, HHMI e Koc Group. Gli esperimenti di imaging sono stati eseguiti presso l'Advanced Light Microscopy/Spectroscopy Laboratory del CNSI e presso l'Advanced Imaging Center del Janelia Research Campus.
