La técnica transforma imágenes de baja resolución de un microscopio de fluorescencia (a) en imágenes de superresolución (b) que se comparan favorablemente con las del equipo de alta resolución (c). Las imágenes muestran proteínas subcelulares dentro de una célula, y los diferentes paneles corresponden a diferentes tiempos de observación. Crédito:Laboratorio Ozcan en UCLA.
Muchos problemas en las ciencias físicas y biológicas, así como en la ingeniería, dependen de nuestra capacidad para monitorear objetos o procesos a nanoescala. y la microscopía de fluorescencia se ha utilizado durante décadas como una de nuestras fuentes de información más útiles, conduciendo a varios descubrimientos sobre el funcionamiento interno de los procesos a nanoescala, por ejemplo, a nivel subcelular. La obtención de imágenes de tales objetos a nanoescala a menudo requiere una instrumentación bastante cara y delicada, también conocidas como herramientas de nanoscopia, al que solo pueden acceder profesionales en laboratorios con recursos suficientes.
Democratizar el acceso a imágenes de fluorescencia de alta resolución y poder resolver y monitorear objetos a nanoescala, Los investigadores de UCLA han desarrollado un nuevo método, basado en inteligencia artificial, para transformar digitalmente las imágenes de fluorescencia adquiridas con un microscopio más simple y de menor resolución en imágenes que coincidan con la resolución y la calidad de los microscopios avanzados y de mayor resolución que están diseñados para la obtención de imágenes a nanoescala. Para lograr esta transformación, una red neuronal artificial es entrenada por miles de pares de imágenes (menor resolución frente a imágenes de mayor resolución de las mismas muestras), enseñando a la red neuronal profunda la transformación de imágenes de modalidad cruzada de un microscopio mucho más simple y económico a un nanoscopio de alta gama. Una vez que se completa la capacitación, la red neuronal profunda puede captar a ciegas una imagen del microscopio de menor resolución y más simple para superresolver digitalmente las características de los objetos nanoscópicos en la muestra, igualando el rendimiento de un instrumento de nanoscopia mucho más avanzado.
Este trabajo fue publicado en Métodos de la naturaleza , una revista del Springer Nature Publishing Group. Esta investigación fue dirigida por el Dr. Aydogan Ozcan, director asociado del Instituto de NanoSistemas de California de UCLA (CNSI) y profesor del canciller de ingeniería eléctrica e informática en la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas Henry Samueli de UCLA. Hongda Wang, un estudiante graduado de UCLA, y Yair Rivenson, un becario postdoctoral de UCLA, son los primeros coautores del estudio.
Este marco de transformación de imágenes nanoscópicas crea puentes entre diferentes modalidades e instrumentos de imágenes, y su éxito se demostró superando la resolución de varias células biológicas y muestras de tejido, igualando la resolución de imágenes de herramientas de nanoscopía de fluorescencia mucho más avanzadas utilizando microscopios mucho más simples y accesibles. Es más, esta técnica permite obtener imágenes de eventos dinámicos a nanoescala sobre un volumen de muestra mucho mayor, al mismo tiempo que reduce los efectos tóxicos de los fotones de iluminación en los organismos vivos y las células.
Original, Imagen mejorada de aprendizaje profundo y de súper resolución (para comparación) a nanoescala. Crédito:Ozcan Lab / UCLA
"Nuestro trabajo demuestra un importante paso adelante en microscopía computacional, que podría ayudar a democratizar las imágenes de superresolución al permitir nuevas observaciones biológicas a nanoescala más allá de los laboratorios e instituciones bien equipados, "dijo Ozcan.
Otros miembros del equipo de investigación fueron Yiyin Jin, Zhensong Wei, Ronald Gao, Harun Günaydin, miembros del Laboratorio de Investigación Ozcan en UCLA, así como el Dr. Laurent A. Bentolila, el Director de la Instalación de Microscopía Avanzada CNSI en UCLA y el Dr. Comert Kural, profesor asistente en el departamento de física de la Universidad Estatal de Ohio.
El laboratorio de Ozcan cuenta con el apoyo de NSF, HHMI y Koc Group. Los experimentos de imágenes se realizaron en el Laboratorio de Microscopía / Espectroscopía de Luz Avanzada en el CNSI y en el Centro de Imágenes Avanzadas en el Campus de Investigación Janelia.
