Para observar os sinais neuronais rápidos no cérebro de um peixe, os cientistas começaram a usar uma técnica chamada microscopia de campo de luz, que torna possível obter imagens desses processos biológicos rápidos em 3D. Mas as imagens geralmente não têm qualidade e leva horas ou dias para que grandes quantidades de dados sejam convertidas em filmes e volumes 3D.
Agora, os cientistas do EMBL combinaram algoritmos de inteligência artificial (AI) com duas técnicas de microscopia de ponta – um avanço que reduz o tempo de processamento de imagens de dias para meros segundos, ao mesmo tempo que garante que as imagens resultantes sejam nítidas e precisas. Os resultados foram publicados na Nature Methods.
“No final das contas, fomos capazes de obter ‘o melhor dos dois mundos’ nesta abordagem”, diz Nils Wagner, um dos dois autores principais do artigo e agora um Ph.D. estudante da Universidade Técnica de Munique. “A IA nos permitiu combinar diferentes técnicas de microscopia, para que pudéssemos obter imagens tão rápido quanto a microscopia de campo de luz permite e chegar perto da resolução de imagem da microscopia de folha de luz.”
Embora a microscopia de folha de luz e a microscopia de campo de luz pareçam semelhantes, essas técnicas têm vantagens e desafios diferentes. A microscopia de campo de luz captura grandes imagens 3D que permitem aos pesquisadores rastrear e medir movimentos incrivelmente finos, como o coração de uma larva de peixe, em velocidades muito altas. Mas essa técnica produz grandes quantidades de dados, que podem levar dias para serem processados, e as imagens finais geralmente não têm resolução.
A microscopia de lâmina de luz se concentra em um único plano 2D de uma determinada amostra de uma só vez, para que os pesquisadores possam obter imagens das amostras em resolução mais alta. Comparada com a microscopia de campo de luz, a microscopia de folha de luz produz imagens que são mais rápidas de processar, mas os dados não são tão abrangentes, uma vez que capturam apenas informações de um único plano 2D por vez.
Para tirar proveito dos benefícios de cada técnica, os pesquisadores do EMBL desenvolveram uma abordagem que usa microscopia de campo de luz para obter imagens de grandes amostras 3D e microscopia de folha de luz para treinar os algoritmos de IA, que então criam uma imagem 3D precisa da amostra.
“Se você construir algoritmos que produzem uma imagem, você precisa verificar se esses algoritmos estão construindo a imagem certa”, explica Anna Kreshuk, líder do grupo EMBL cuja equipe trouxe experiência em aprendizado de máquina para o projeto. No novo estudo, os pesquisadores usaram microscopia de folha de luz para garantir que os algoritmos de IA estavam funcionando, diz Anna. “Isso faz com que nossa pesquisa se destaque do que foi feito no passado.”
Robert Prevedel, o líder do grupo EMBL cujo grupo contribuiu com a nova plataforma de microscopia híbrida, observa que o verdadeiro gargalo na construção de microscópios melhores geralmente não é a tecnologia óptica, mas a computação. É por isso que, em 2018, ele e Anna decidiram unir forças. “Nosso método será realmente fundamental para pessoas que desejam estudar como o cérebro computa. Nosso método pode criar imagens de um cérebro inteiro de uma larva de peixe, em tempo real”, diz Robert.
Ele e Anna dizem que essa abordagem poderia ser potencialmente modificada para funcionar com diferentes tipos de microscópios, eventualmente permitindo que os biólogos olhassem para dezenas de espécimes diferentes e vissem muito mais, muito mais rápido. Por exemplo, pode ajudar a encontrar genes que estão envolvidos no desenvolvimento do coração, ou pode medir a atividade de milhares de neurônios ao mesmo tempo.
Em seguida, os pesquisadores planejam explorar se o método pode ser aplicado a espécies maiores, incluindo mamíferos.
Co-autor do estudo, Fynn Beuttenmüller, um Ph.D. estudante do grupo Kreshuk no EMBL Heidelberg, não tem dúvidas sobre o poder da IA. “Os métodos computacionais continuarão a trazer avanços empolgantes para a microscopia.”
Publicado em 09/05/2021 15h04
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