Beim Versuch, Molekülstrukturen nanometergenau zu messen, ist jedes Rauschen in den Daten sichtbar: jemand, der am Mikroskop vorbeigeht, winzige Vibrationen im Gebäude und sogar der Verkehr draußen. Eine neue Verarbeitungstechnik entfernt Rauschen in Echtzeit aus optischen Mikroskopdaten und ermöglicht es Wissenschaftlern, einzelne Moleküle über zehnmal präziser zu verfolgen als bisher möglich war.
Ein Team von Bioingenieuren an der University of Illinois Urbana-Champaign hat einen Algorithmus namens Adaptive Intersection Maximization (AIM) vorgestellt, der hochfrequentes Rauschen aus superauflösenden optischen Mikroskopdaten viel schneller entfernt als Standardmethoden und so zu viel höheren Bildauflösungen führt.
Der Algorithmus wird es Wissenschaftlern ermöglichen, chemische und biologische Systeme viel einfacher und präziser zu untersuchen, als dies bisher möglich war. Diese Forschung wurde veröffentlicht im Journal Fortschritte der Wissenschaft.
„Zuerst wollten wir nur einen schnellen Algorithmus entwickeln, da unser Labor zu viele Daten für herkömmliche Algorithmen produziert, aber wir haben festgestellt, dass AIM auch eine Präzision im Subnanometerbereich erreichen kann, was in unserem Bereich unerhört ist“, sagte Hongqiang Ma, Forschungsprofessor für Bioingenieurwesen und Hauptautor der Studie. „Außerdem erfordert es nicht so viel Rechenleistung wie herkömmliche Tools. Es kann auf einem Laptop ausgeführt werden. Wir möchten daraus ein Plug-and-Play-Tool für alle Mikroskopbenutzer machen.“
In den letzten Jahrzehnten hat die Technik der Einzelmoleküllokalisierungsmikroskopie es Wissenschaftlern ermöglicht, Strukturen auf molekularer Ebene zu visualisieren und damit eine vermeintlich grundlegende Einschränkung optischer Mikroskope zu überwinden. In der Praxis wird sie jedoch durch unkontrollierbares Rauschen oder „Drift“ eingeschränkt, das die Bilder im Wesentlichen verwischt und verhindert, dass die Superauflösungsmikroskopie ihre höchste Auflösung erreicht.
„Bei der Lokalisierung einzelner Moleküle kommt eigentlich ein recht einfaches Instrument zum Einsatz, aber der schwierige Teil, der die Bildauflösung wirklich beeinflusst, ist die Drift“, sagte Yang Liu, Professor für Bioingenieurwesen und Projektleiter. „Viele Forscher entfernen nur die niederfrequente Drift. Die Entfernung der hochfrequenten Drift – winzige Vibrationen, die durch Umgebungsgeräusche verursacht werden – ist rechenintensiv und erfordert viel Zeit und Ressourcen.“
Herkömmliche Methoden zur Entfernung von Drift basieren auf mathematischen Korrelationen zwischen Bildrahmen. Laut Liu erzeugen die Mikroskope in ihrem Labor so große Bilddatenmengen, dass Bildkorrelationsmethoden selbst mit Supercomputer-Ressourcen mehrere Tage dauern.
AIM vergleicht ebenfalls benachbarte Frames, setzt dabei jedoch jeden Datenpunkt in die Mitte eines Kreises (definiert durch die Lokalisierungsgenauigkeit) und sucht in anderen Frames nach Punkten innerhalb dieses Kreises. Überlappende Punkte innerhalb des „Schnittradius“ werden zu einer einzigen Lokalisierung verdichtet. Anschließend wird der Vorgang mit den verdichteten Punkten noch einmal wiederholt. Diese Schritte verbrauchen nur minimale Rechenressourcen und sind schneller als die Aufnahmezeit einer Mikroskopkamera. Driftkorrigierte Bilder können also praktisch in Echtzeit erstellt werden.
Die Forscher testeten AIM sowohl mit simulierten Daten als auch mit Strukturen, die als DNA-Origami bezeichnet werden und klar definierte Merkmale aufweisen. Der Algorithmus konnte die Strukturen erfolgreich lokalisieren, und der Genauigkeitsgrad von weniger als einem Nanometer erwies sich als viel höher als bei herkömmlichen Bildkorrelationsverfahren, die etwa zehn Nanometer betragen.
Lius Labor wird AIM in Hochdurchsatzmikroskopietechniken integrieren, die zur verbesserten Krankheitserkennung entwickelt werden. Liu glaubt jedoch auch, dass der Algorithmus in der gesamten Biologie und Biotechnik Anwendung finden wird. „Es ist ein schnelles und einfach zu verwendendes Tool und wir möchten es der gesamten Community zugänglich machen“, sagte sie. „Wir machen unsere Software öffentlich zugänglich. Wir möchten, dass die Leute ihre Bildauflösung allein durch diese eine Nachbearbeitung verbessern können.“
Mehr Informationen:
Hongqiang Ma et al., Auf dem Weg zur driftfreien Hochdurchsatz-Nanoskopie durch adaptive Schnittpunktmaximierung, Wissenschaftliche Fortschritte (2024). DOI: 10.1126/sciadv.adm7765