När man försöker mäta molekylära strukturer med nanometerprecision dyker varje bit av brus upp i data:någon som går förbi mikroskopet, små vibrationer i byggnaden och till och med trafiken utanför. En ny bearbetningsteknik tar bort brus från optiska mikroskopdata i realtid, vilket gör det möjligt för forskare att spåra enskilda molekyler över 10 gånger mer exakt än vad som var möjligt tidigare.
Ett team av bioteknikforskare vid University of Illinois Urbana-Champaign har introducerat en algoritm som kallas adaptiv intersektionsmaximering, eller AIM, som tar bort högfrekvent brus från superupplösta optiska mikroskopdata mycket snabbare än standardmetoder och resulterar i mycket högre bildupplösningar .
Algoritmen kommer att göra det möjligt för forskare att studera kemiska och biologiska system mycket lättare och mer exakt än vad som var möjligt tidigare. Denna forskning publicerades i tidskriften Science Advances.
"Först ville vi bara utveckla en snabb algoritm eftersom vårt labb producerar för mycket data för traditionella algoritmer att hantera, men vi fann att AIM också kan uppnå subnanometerprecision, vilket är ovanligt inom vårt område", säger Hongqiang Ma , en forskningsprofessor i bioteknik och studiens huvudförfattare. "Dessutom kräver den inte enorm datorkraft som traditionella verktyg. Den kan köras på en bärbar dator. Vi vill göra detta till ett plug-and-play-verktyg för alla mikroskopanvändare."
Under de senaste decennierna har tekniken för lokaliseringsmikroskopi med en molekyl gjort det möjligt för forskare att visualisera strukturer i molekylär skala och överträffa vad som ansågs vara en grundläggande begränsning för optiska mikroskop. Det begränsas dock i praktiken av okontrollerbart brus, eller "drift", som i huvudsak suddar ut bilderna och förhindrar superupplösningsmikroskopi från att nå sin högsta upplösning.
"Lokalisering av en molekyl använder faktiskt ett ganska enkelt instrument, men den knepiga delen som verkligen påverkar bildupplösningen är drift," säger Yang Liu, professor i bioteknik och projektledare. "Många forskare tar bara bort lågfrekvent drift. Att ta bort högfrekvent drift – små vibrationer orsakade av omgivningsljud – är beräkningsintensivt och kräver stora mängder tid och resurser."
Standardmetoder för att ta bort drift är baserade på de matematiska korrelationerna mellan bildrutor. Enligt Liu genererar mikroskopen i hennes laboratorium en så stor volym bilddata att bildkorrelationsmetoder tar dagar även med superdatorresurser.
AIM jämför också intilliggande ramar, men det fortsätter genom att placera varje datapunkt i mitten av en cirkel (definierad av lokaliseringsprecision) och leta efter punkter inuti den cirkeln i andra ramar. Överlappande punkter inom "skärningsradien" kondenseras till en enda lokalisering. Därefter upprepas processen en gång till med de kondenserade punkterna. Dessa steg använder minimala beräkningsresurser och de är snabbare än insamlingstiden för en mikroskopkamera. Så, driftkorrigerade bilder kan produceras i vad som faktiskt är realtid.
Forskarna testade AIM med hjälp av både simulerade data och strukturer som kallas DNA-origami som har väldefinierade egenskaper. Algoritmen har framgångsrikt lokaliserat strukturerna och precisionsgraden, mindre än 1 nanometer, visade sig vara mycket högre än standardbildkorrelationsmetoder, cirka 10 nanometer.
Lius laboratorium kommer att införliva AIM i mikroskopitekniker med hög genomströmning som utvecklas för förbättrad sjukdomsdetektering. Men Liu tror också att algoritmen kommer att hitta användningsområden inom biologi och bioteknik. "Det är ett snabbt och lättanvänt verktyg, och vi vill göra det tillgängligt för hela samhället", sa hon. "Vi gör vår mjukvara tillgänglig för allmänheten. Vi vill att folk ska få ett uppsving i sin bildupplösning bara från den här biten av efterbearbetning."
Mer information: Hongqiang Ma et al, Mot driftfri nanoskopi med hög genomströmning genom adaptiv skärningsmaximering, Science Advances (2024). DOI:10.1126/sciadv.adm7765
Journalinformation: Vetenskapens framsteg
Tillhandahålls av University of Illinois Grainger College of Engineering
