희귀한 생물학적 사건을 감지하기 위한 지능형 현미경 날짜: 2022년 9월 11일 원천: 에콜 폴리테크니크 페데랄 드 로잔 요약: 생물 물리학자들은 형광 현미경이 살아있는 샘플에 대한 데이터를 수집하는 방법을 최적화하는 제어 소프트웨어를 개발했습니다. 미토콘드리아 및 세균 분열 부위를 자세히 영상화하는 데 사용되는 제어 루프는 오픈 소스 플러그인으로 출시되어 차세대 지능형 현미경에 영감을 줄 수 있습니다.
당신이 형광 현미경과 살아있는 박테리아 샘플을 가지고 있는 박사 과정 학생이라고 상상해 보십시오. 샘플에서 박테리아 분열에 대한 자세한 관찰을 얻기 위해 이러한 리소스를 사용하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
박테리아가 마침내 분열을 시작할 때 음식과 휴식을 포기하고 쉬지 않고 현미경에 앉아 이미지를 얻고 싶은 유혹을 받을 수 있습니다. (하나의 박테리아가 분열하는 데 몇 시간이 걸릴 수 있습니다!) 많은 과학 분야에서 수동 감지 및 획득 제어가 널리 퍼져 있기 때문에 들리는 것처럼 미친 일이 아닙니다.
또는 가능한 한 자주 무차별적으로 이미지를 촬영하도록 현미경을 설정할 수 있습니다. 그러나 과도한 빛은 샘플의 형광을 더 빨리 고갈시키고 살아있는 샘플을 조기에 파괴할 수 있습니다. 또한, 박테리아를 분할하는 이미지가 포함된 이미지는 몇 개뿐이므로 흥미롭지 않은 이미지가 많이 생성됩니다.
또 다른 솔루션은 인공 지능을 사용하여 박테리아 분열의 전구체를 감지하고 이를 사용하여 이벤트의 더 많은 사진을 찍기 위해 현미경의 제어 소프트웨어를 자동으로 업데이트하는 것입니다.
드럼 롤… 예, EPFL 생물 물리학자들은 인공 신경망의 도움을 받아 샘플에 대한 스트레스를 제한하면서 생물학적 사건을 자세히 이미징하기 위한 현미경 제어를 자동화하는 방법을 실제로 찾았습니다. 그들의 기술은 박테리아 세포 분열과 미토콘드리아 분열에 효과가 있습니다. 그들의 지능형 현미경에 대한 자세한 내용은 Nature Methods 에 설명되어 있습니다.
"지능형 현미경은 일종의 자율주행차와 같습니다. 특정 유형의 정보를 처리해야 하며, 미묘한 패턴은 동작을 변경하여 반응합니다."라고 EPFL 실험 생물 물리학 연구소의 수석 연구원인 Suliana Manley가 설명합니다. "신경망을 사용하여 훨씬 더 미묘한 이벤트를 감지하고 이를 사용하여 획득 속도의 변화를 유도할 수 있습니다."
맨리와 그녀의 동료들은 먼저 C. crescentus 와 같은 박테리아보다 더 어려운 미토콘드리아 분열을 감지하는 방법을 해결했습니다 . 미토콘드리아 분열은 드물게 발생하고 미토콘드리아 네트워크 내의 거의 모든 곳에서 언제든지 발생할 수 있기 때문에 예측할 수 없습니다. 그러나 과학자들은 신경망을 훈련시켜 분열로 이어지는 미토콘드리아 모양의 변화인 미토콘드리아 수축과 분열 부위에 풍부한 것으로 알려진 단백질 관찰을 결합하여 문제를 해결했습니다.
수축과 단백질 수준이 모두 높으면 현미경이 고속 이미징으로 전환되어 분할 이벤트의 많은 이미지를 자세히 캡처합니다. 수축 및 단백질 수준이 낮으면 현미경은 샘플이 과도한 빛에 노출되는 것을 방지하기 위해 저속 이미징으로 전환합니다.
이 지능형 형광 현미경으로 과학자들은 표준 고속 이미징에 비해 샘플을 더 오래 관찰할 수 있음을 보여주었습니다. 샘플은 표준 느린 이미징에 비해 더 많은 스트레스를 받았지만 더 의미 있는 데이터를 얻을 수 있었습니다.
Manley는 "지능형 현미경의 잠재력에는 표준 획득이 놓칠 수 있는 것을 측정하는 것이 포함됩니다."라고 설명합니다. "우리는 더 많은 이벤트를 포착하고 더 작은 수축을 측정하며 각 부문을 더 자세히 추적할 수 있습니다."
과학자들은 다른 과학자들이 인공 지능을 자신의 현미경에 통합할 수 있도록 하기 위해 제어 프레임워크를 개방형 현미경 소프트웨어 Micro-Manager용 오픈 소스 플러그인으로 제공하고 있습니다.