Un nuevo algoritmo informático permite a los científicos utilizar una tecnología de sensores de alto rendimiento, llamadas cámaras semiconductoras científicas complementarias de óxido de metal, para una amplia gama de investigaciones biológicas.

"Las cámaras científicas sCMOS están ganando popularidad rápidamente en las ciencias biológicas, ciencias de los materiales y astronomía, "dijo Fang Huang, profesor asistente en la Escuela de Ingeniería Biomédica Weldon de la Universidad de Purdue. "El sensor proporciona avances significativos en la velocidad de la imagen, sensibilidad y campo de visión en comparación con los detectores tradicionales, como los dispositivos de carga acoplada o el CCD multiplicador de electrones ".

Sin embargo, el uso de cámaras sCMOS para la investigación biológica ha sido limitado debido a las fluctuaciones en la calidad de los píxeles, generando más "ruido, "que las otras cámaras. En particular, cada píxel fluctúa a su propio ritmo.

"Cuando intentas usar esto para estudios biológicos, es muy difícil determinar si esta fluctuación proviene de la muestra (fotones) o de la propia cámara, "dijo Sheng Liu, el autor principal del artículo, investigador asociado postdoctoral en la Escuela de Ingeniería Biomédica de Weldon.

Ahora, trabajando con investigadores del Departamento de Ciencias Biológicas de Purdue, Liu y Huang han desarrollado un nuevo algoritmo que corrige el ruido, haciendo que las cámaras sCMOS estén disponibles para una amplia gama de microscopía biológica.

Los hallazgos se detallaron en un artículo de investigación que apareció a principios de este año en la revista. Métodos de la naturaleza .

Los autores incluyen a Liu; asociado de investigación postdoctoral Michael J. Mlodzianoski; estudiantes de posgrado Zhenhua Hu, Yuan Ren y Kristi McElmurry; Daniel M Suter, profesor asociado del Departamento de Ciencias Biológicas; y Huang.

"Hemos estado tratando de utilizar esta cámara para imágenes de superresolución de una sola molécula de células vivas e introdujimos un algoritmo para ese propósito en 2013, "Dijo Huang." Sin embargo, el algoritmo anterior funciona solo para estudios de una sola molécula, lo que significa que todos sus objetos deben ser los llamados emisores puntuales. Entonces, básicamente, tus imágenes deben verse como estrellas en el cielo ".

Investigación biológica, sin embargo, a menudo implica la obtención de imágenes de estructuras complejas como orgánulos celulares. Para resolver el problema, los investigadores desarrollaron el nuevo algoritmo.

"El desafío fundamental es estimar una de las variables cuando se conoce la suma de dos variables. No hay una respuesta única a esta pregunta, pero queremos hacer la mejor estimación dado nuestro conocimiento adicional de las dos variables". Dijo Huang. "Explotamos una propiedad general de los sistemas de imágenes, la función de transferencia óptica. Según nuestro conocimiento de cómo se comporta cada uno de los 4 millones de píxeles de nuestro chip de cámara, podemos estimar el nivel de fotones real en cada ubicación de píxel. Esto es muy emocionante para nosotros porque permite que los sensores CMOS se utilicen en un amplio espectro de métodos de obtención de imágenes para estudios biomédicos y biológicos cuantitativos. mejorando su sensibilidad, campo de visión y velocidad de imagen ".