Notícia

Nova tecnologia permite que cientistas vejam organelas de células vivas em movimento em super-resolução

Dr. Yoav Shechtman, Technion

Fonte

Technion | Instituto de Tecnologia de Israel

Data

quinta-feira, 17 agosto 2023 18:40

Áreas

Biologia. Computação. Engenharia Biomédica. Inteligência Artificial. Microbiologia. Processamento de Imagens.

O grupo de pesquisa do Dr. Yoav Shechtman, professor da Faculdade de Engenharia Biomédica do Instituto de Tecnologia de Israel (Technion), em Israel, desenvolveu uma tecnologia inovadora que permite aos cientistas ver processos dinâmicos em células vivas. O estudo foi publicado recentemente na revista científica Nature Methods.

Até agora, a microscopia de alta resolução permitia que pesquisadores observassem estruturas subcelulares, como organelas, mas ao custo de um longo tempo de aquisição – um minuto ou mais por imagem – de modo que o que quer que estivesse sendo observado precisava ser mantido perfeitamente imóvel.

Isso representou um problema real para os biólogos, já que as células vivas e as organelas dentro delas estão naturalmente em constante movimento. Pode-se fixá-los artificialmente, mas eles não estarão em seu estado natural.

Um estudo liderado por Alon Saguy e pelo professor Yoav Shechtman ofereceu uma solução inovadora que usa inteligência artificial (IA) para permitir que os cientistas vejam a dinâmica subcelular sem o comprometimento de longos períodos de aquisição da imagem.

Como alguém encontra o que procura sob a observação de um microscópio? Em biologia, os cientistas geralmente usam corantes fluorescentes para manchar estruturas específicas de interesse. Isso cria imagens de alto contraste das estruturas rotuladas, que podem ser vistas claramente. Há, no entanto, um limite físico de quão boa uma resolução pode ser alcançada usando esta metodologia. Ela não consegue resolver objetos menores que 200 nm (nanômetros) – aproximadamente metade do comprimento de onda da luz visível.

Para alguns usos, uma resolução de 200 nm é boa o suficiente. Mas muitas estruturas na célula são muito menores. Os microtúbulos, que formam o ‘esqueleto’ da célula, por exemplo, têm apenas cerca de 25 nm de espessura. Pela metodologia para tornar tais estruturas visíveis, os professores Dr. Eric Betzig, Dr. Stefan Hell e o Dr. William E. Moerner receberam o Prêmio Nobel de Química em 2014.

A técnica desenvolvida pelo professor Betzig, chamada de microscopia de localização de molécula única (SMLM), não se baseia em fazer uma única imagem, mas uma gravação de vídeo da amostra marcada com fluorescência. Em cada quadro, apenas algumas moléculas individuais emitem luz, criando um padrão de manchas esparsas. Cada partícula de luz é localizada em alta resolução e as localizações de todo o vídeo são empilhadas para formar uma imagem de alta resolução.

Mas a SMLM tem uma desvantagem significativa: como são necessárias exposições de mais de um minuto para gerar uma única imagem de alta resolução, a célula deve ser corrigida, como fotos antigas, que exigiam que os sujeitos ficassem parados por muito tempo, para que a imagem não saísse embaçada.

E assim como uma foto – ou mais ainda, um vídeo – de uma criança brincando ou de um atleta no meio de um salto é mais fiel à realidade do que as velhas fotografias estáticas, os cientistas precisam ver a célula e as organelas dentro dela se moverem, responder a estímulos e fazer as coisas que eles fazem naturalmente.

A equipe do Technion desenvolveu uma solução inteligente: “As coisas se movem em uma célula viva, mas se movem com certa regularidade. Se olharmos para os microtúbulos, por exemplo, eles são como fios, unidos em uma malha. Eles se movem, mas você não tem pedaços deles pulando aleatoriamente. Há um padrão no movimento”, explicou o professor Shechtman.

As Redes Neurais Artificiais são poderosas ferramentas de IA muito boas para encontrar padrões. O professor Shechtman e sua equipe treinaram sua rede neural artificial para encontrar padrões em vídeos de SMLM. A rede neural artificial receberia a gravação quadro a quadro, cada quadro mostrando apenas alguns pontos de luz e produziria um vídeo contínuo das estruturas por trás desses pontos. Usando essa metodologia, o grupo conseguiu visualizar múltiplas estruturas celulares e seu movimento natural. Eles alcançaram uma resolução de 30nm e resolução temporal de 15ms – uma melhoria de quatro ordens de grandeza na resolução temporal em relação ao método SMLM original.

A nova tecnologia, chamada DBlink, é portanto um método baseado em aprendizado profundo para reconstrução da super-resolução espaço-temporal a partir de dadosde  SMLM, e representa um grande salto na capacidade dos biólogos de estudar células vivas.

Assista ao vídeo que mostra a qualidade das imagens:

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a notícia completa na página do Instituto de Tecnologia de Israel (em inglês).

Fonte: Technion. Imagem: Comparação de imagens geradas pelo método tradicional de Difração Limitada e pelo Método DBlink. Vídeo: Professor Dr. Yoav Shechtman, Technion.

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