Vědci vyvinuli AI mikroskopii: Živé buňky lze sledovat v reálném čase s dvojnásobnou ostrostí

Inženýři z Kalifornské univerzity v San Diegu vyvinuli novou metodu sledování vnitřního dění živých buněk v reálném čase pomocí umělé inteligence.

Inženýři z Kalifornské univerzity v San Diegu vyvinuli novou metodu sledování vnitřního dění živých buněk v reálném čase pomocí umělé inteligence. Tato technologie, nazvaná unrolled blind-SIM (UBSIM), dokáže zachytit obrazy dvakrát ostřejší než běžné mikroskopy a zároveň je dostatečně rychlá pro plynulé videozáznamy.

Pokrok, publikovaný v časopise Nature Communications, spočívá v algoritmu, který transformuje dříve pomalý a výpočetně náročný proces do metody produkující spolehlivé, vysoce kvalitní obrazy okamžitě a bez zavádění falešných detailů. To by mohlo učinit špičkovou mikroskopii praktičtější pro každodenní výzkum. Stávající metoda strukturované iluminační mikroskopie (SIM), která zvyšuje detaily obrazu osvětlením vzorku vzorovaným světlem, je sice užitečná pro studium živých buněk díky rychlosti a minimalizaci poškození světlem, ale často trpí pomalým zpracováním obrazu nebo obtížnou kalibrací.

Tým pod vedením profesora Zhaoweie Liua integroval umělou inteligenci do procesu rekonstrukce obrazu, což umožňuje UBSIM produkovat vysoce kvalitní obrazy stovky až tisícekrát rychleji při zachování jednoduššího hardwaru. Vědci tak mohou sledovat detailní obrazy okamžitě, aniž by čekali na dokončení zpracování. Důležité je, že metoda je postavena na fyzikálních principech tvorby obrazu, což eliminuje riziko zavádění zavádějících detailů, které se někdy objevují u tradičních přístupů založených na AI. První autor studie, Zachary Burns, zdůrazňuje, že model odstraňuje „artefakty a halucinace“, což je klíčové pro důvěru vědců v pozorované buněčné struktury. Při testech na živých buňkách UBSIM produkovala video ve vysokém rozlišení až 50 snímků za sekundu, odhalující rychlé změny ve strukturách, jako je endoplazmatické retikulum, v reálném čase. Profesor Liu dodává, že UBSIM učiní super-rozlišovací mikroskopii stejně pohodlnou jako tradiční světelný mikroskop, což výrazně zlepší uživatelský zážitek a efektivitu pro nové objevy.