Cryo-EM är en kraftfull avbildningsteknik som gör det möjligt för forskare att visualisera strukturen hos proteiner och andra biologiska molekyler i tre dimensioner. Tekniken fungerar genom att frysa ett prov av molekyler i flytande kväve och sedan använda ett elektronmikroskop för att ta bilder av det frusna provet. De resulterande bilderna kan användas för att skapa en tredimensionell modell av molekylen.
Kryo-EM-bilder är dock ofta brusiga, vilket kan göra det svårt att skilja mellan atomer och brus. Detta gäller särskilt för små molekyler, såsom proteiner.
Den nya metoden, kallad "AtomHunter", använder en maskininlärningsalgoritm för att identifiera atomer i kryo-EM-bilder. Algoritmen tränas på en databas med kända atomstrukturer, och den kan använda denna information för att identifiera atomer i nya bilder.
"AtomHunter är ett betydande framsteg inom kryo-EM", säger studiens huvudförfattare Dr. Yifan Cheng, en postdoktor vid UCSF Department of Bioengineering and Therapeutic Sciences. "Det kommer att tillåta forskare att få mer exakta och detaljerade bilder av proteiner och andra biologiska molekyler."
Forskarna testade AtomHunter på en mängd olika kryo-EM-bilder, inklusive bilder av proteiner, virus och bakterier. De fann att AtomHunter kunde identifiera atomer i alla bilder, även i brusiga bilder där atomer var svåra att se.
"AtomHunter är ett kraftfullt nytt verktyg som kommer att vara av stort värde för kryo-EM-forskare", säger seniorförfattaren i studien Dr. Dmitri K. Saldin, professor vid UCSF-avdelningen för bioteknik och terapeutiska vetenskaper. "Det kommer att göra det möjligt för forskare att få mer exakta och detaljerade bilder av proteiner och andra biologiska molekyler, vilket kommer att leda till en bättre förståelse av deras struktur och funktion."
