KI-gesteuerter Durchbruch in der Zellforschung: Fortschritte in der Super-Resolution-Mikroskopie

Durch die Kombination von KI und hochauflösender Mikroskopie wird die Zellbiologie auf neue und aufregende Weise weiterentwickelt

12.12.2023

Symbolisches Bild

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Im Jahr 2014 wurde der Nobelpreis für Chemie für den Durchbruch in der Superauflösungsmikroskopie verliehen, einer Technologie, die es uns ermöglicht, mit Hilfe der Fluoreszenzmikroskopie hochdetaillierte Bilder von kleinen Teilen von Zellen aufzunehmen. Trotz ihres Erfolges kann die Auflösung der Superauflösungsmikroskopie immer noch nicht die winzigen Abstände zwischen den Organellen in Zellen zeigen. In dieser Lücke kreuzen sich künstliche Intelligenz (KI) und biomedizinische Computer Vision. Forscher der SFU Computing Science und der UBC School of Biomedical Engineering and Life Sciences Institute zeigen, wie KI die Fähigkeiten der Super-Resolution-Mikroskopie verbessert und zu Fortschritten in der Zellbiologie beiträgt. Ihr Ziel ist klar: die Grenzen der Hardware (Super-Resolution-Mikroskopie) durch innovative Algorithmen (KI) zu überwinden.

Ihre jüngste Arbeit, die im Journal of Cell Biology veröffentlicht wurde, stellt einen skalierbaren Rekonstruktionsalgorithmus namens MCS-DETECT vor. Dieser neuartige Algorithmus ist wie ein digitaler Detektiv, der Membrankontaktstellen (MCS) in großen Mikroskopievolumina erkennt, ohne dass eine Segmentierung erforderlich ist. Diese bahnbrechende Forschung zeigt, wie KI-Software die Möglichkeiten der Super-Resolution-Mikroskopie verbessern kann.

Wir haben die Forscher interviewt, um die Komplexität der Superauflösungsmikroskopie, die Entwicklung intelligenter Algorithmen und die Auswirkungen ihrer Arbeit auf die Praxis zu untersuchen.

Hartmagnetische Schichten für die hochpräzise Mikroskopie

Kleinste Zellstrukturen sehr schnell und genau erfassen

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Interdisziplinärer Ansatz für Zellbiologie und Krankheitsforschung

Die Zusammenarbeit von Ben Cardoen, Ghassan Hamarneh, Kurt Vandevoorde, Guang Gao, Milene Ortiz Silva und Ivan Robert Nabi unterstreicht die Bedeutung des Verständnisses der Zellfunktionen bei Gesundheit und Krankheit. Das Team nutzt die Super-Resolution-Mikroskopie, um Bilder von kleinen Teilen von Zellen und ihren Interaktionen aufzunehmen. Die wichtigste Innovation besteht in der Entwicklung eines Algorithmus, der diese Interaktionen quantifiziert, ohne dass eine arbeitsintensive Segmentierung erforderlich ist.

Im Gegensatz zu bestehenden Ansätzen kann ihr Algorithmus mit Intensitätsänderungen umgehen und passt sich an unterschiedliche Intensitäten in Kanälen und Zellen an. Er vermeidet die Segmentierung, die in der Regel eine arbeitsintensive Pixelkommentierung erfordert, die auf mikroskopischer Ebene unpraktisch ist.

Die Bedeutung dieser Forschung geht über das Labor hinaus. Sie hilft uns, die Zellbiologie und die Mechanismen zu verstehen, die komplexen Krankheiten wie neurodegenerativen und metabolischen Störungen zugrunde liegen. Die Arbeit des Teams kann dazu beitragen, neue zelluläre Verbindungen zu finden, die einen schnelleren und präziseren Einblick in die betroffenen Zellen ermöglichen und so zu einem besseren Verständnis und einer gezielten Behandlung von Krankheiten führen.

Auswirkungen auf die reale Welt

Die Forschungsergebnisse haben Auswirkungen auf die Arzneimittelforschung, die Zellgesundheit und unser Verständnis der Reaktionen von Zellen auf Stress und Infektionen. Das von den Forschern entwickelte Instrument MCS-DETECT kann Kontakte aufspüren, die sich auf die Gesundheit und den Stoffwechsel der Mitochondrien auswirken und bei vielen Krankheiten eine Rolle spielen. Die neue Forschung wird den Wissenschaftlern helfen, zu analysieren, wie sich genomische oder pharmazeutische Störungen auf die zelluläre Gesundheit auswirken, und Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Forscher haben ihre Ergebnisse vorgestellt und ihren Quellcode und ihre Werkzeuge zur Verfügung gestellt, um die Transparenz zu fördern und die wissenschaftliche Gemeinschaft zur weiteren Erforschung anzuregen. Das Team erforscht derzeit die komplexe Rolle der riboMERCs und wendet sein Werkzeug auf lebende Zellen an, um dynamische Interaktionen zu untersuchen.

Die Forschungsarbeiten wurden mit einem beträchtlichen Zuschuss gefördert, was unterstreicht, dass das Potenzial des Projekts von Anfang an erkannt wurde. Diese Arbeit hat Auswirkungen über den akademischen Bereich hinaus. Sie kann künftige Forschungswege beeinflussen und Forschern neue Türen öffnen.

Neue Entdeckungen

Durch die Integration von künstlicher Intelligenz und hochauflösender Mikroskopie wird die Zellbiologie auf neue und aufregende Weise weiterentwickelt. Dieser interdisziplinäre Ansatz erweitert nicht nur die Grenzen der Informatikanwendungen, sondern verspricht auch, die Geheimnisse der Zellbiologie zu entschlüsseln und zur Entwicklung gezielter Behandlungen für verheerende Krankheiten beizutragen. Da die Forscher weiterhin neue Wege erforschen, können wir mit präziseren und bahnbrechenden Einblicken in die unsichtbare Welt innerhalb unserer Zellen rechnen.

Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.

Originalveröffentlichung

Ben Cardoen, Kurt R. Vandevoorde, Guang Gao, Milene Ortiz-Silva, Parsa Alan, William Liu, Ellie Tiliakou, A. Wayne Vogl, Ghassan Hamarneh, Ivan R. Nabi; "Membrane contact site detection (MCS-DETECT) reveals dual control of rough mitochondria–ER contacts"; Journal of Cell Biology, Volume 223, 2023-11-10

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