Dərinliyin pozulması bioloqların çox yaxşı bildiyi problemdir: Nümunəyə nə qədər dərindən baxsanız, görüntü bir o qədər qeyri-səlis olur. Bir qurd embrionu və ya toxuma parçası yalnız onlarla mikron qalınlığa malik ola bilər, lakin işığın əyilməsi, alətlər üst təbəqədən kənara baxdığı üçün mikroskop təsvirlərinin kəskinliyini itirməsinə səbəb olur.

Bu problemi həll etmək üçün mikroskopistlər bu təhrifləri ləğv etmək üçün mövcud mikroskoplara texnologiya əlavə edirlər. Lakin adaptiv optika adlanan bu texnika vaxt, pul və təcrübə tələb edir ki, bu da onu nisbətən az sayda biologiya laboratoriyası üçün əlçatan edir.

İndi HHMI-nin Janelia Tədqiqat Kampusunun tədqiqatçıları və əməkdaşları oxşar düzəliş etmək üçün bir üsul inkişaf etdirdilər, lakin adaptiv optikadan istifadə etmədən, əlavə avadanlıq əlavə etmədən və ya daha çox şəkil çəkmədən. Shroff Laboratoriyasından olan bir qrup qalın bioloji nümunədə kəskin mikroskop təsvirləri yaradan yeni süni intellekt metodu işləyib hazırlayıb.

Qəzet Nature Communications jurnalında dərc olunub .

Yeni texnikanı yaratmaq üçün komanda əvvəlcə mikroskop vahid nümunəyə daha dərindən çəkildiyi üçün təsvirin necə pozulduğunu modelləşdirməyin yolunu tapdı. Daha sonra onlar öz modellərini pozulmamış eyni nümunənin yaxın yan şəkillərinə tətbiq etdilər və bu aydın təsvirlərin daha dərin şəkillər kimi təhrif olunmasına səbəb oldular. Sonra onlar bütün nümunə üçün təhrifi geri qaytarmaq üçün neyron şəbəkəsini öyrətdilər , nəticədə nümunənin bütün dərinliyi boyunca aydın bir görüntü əldə edildi.Oyna

00:00

00:53SəssizParametrlərPIPTam ekrana daxil olun

Metod nəinki daha yaxşı görünən görüntülər istehsal edir, həm də komandaya qurd embrionlarındakı hüceyrələrin sayını daha dəqiq hesablamağa, bütün siçan embrionlarında damarları və traktları izləməyə, siçan qaraciyər və ürək parçalarında mitoxondriləri yoxlamağa imkan verdi.

Dərin öyrənməyə əsaslanan yeni metod standart mikroskopdan başqa heç bir avadanlıq, qrafik kartı olan kompüter və kompüter kodunu necə işlətmək barədə qısa təlimat tələb etmir, bu da onu ənənəvi adaptiv optika üsullarından daha əlçatan edir.

Shroff Laboratoriyası qurd embrionlarını təsvir etmək üçün artıq yeni texnikadan istifadə edir və komanda nümunənin strukturundan daha az asılı etmək üçün modeli daha da inkişaf etdirməyi planlaşdırır ki, yeni metod daha az vahid nümunələrə tətbiq olunsun.

Əlavə məlumat: Min Guo et al, Dərin öyrənməyə əsaslanan aberasiya kompensasiyası flüoresan mikroskopiyada kontrastı və həlli yaxşılaşdırır, Nature Communications (2025). DOI: 10.1038/s41467-024-55267-x

Jurnal məlumatı: Nature Communications 

Howard Hughes Tibb İnstitutu tərəfindən təmin edilmişdir