Der BNP-Track-Algorithmus bietet ein klareres Bild der Biomoleküle in Bewegung

Es wird künftig einfacher, qualitativ hochwertige Bilder sich schnell bewegender Moleküle aufzunehmen und zu analysieren. Assistenzprofessor Ioannis Sgouralis vom Institut für Mathematik und seine Kollegen haben einen Algorithmus entwickelt, der der Mikroskopie eine neue Ebene verleiht: Superauflösung in Bewegung.

Die bahnbrechende Weiterentwicklung der Superauflösungsmikroskopie wurde 2014 mit dem Nobelpreis für Chemie ausgezeichnet. Sie verbessert die optische Mikroskopie durch eine Reihe von Techniken, die die inhärenten Einschränkungen der Lichtphysik überwinden. Die hochfrequenten Schwingungen der Lichtwellen sind für das bloße Auge oder herkömmliche Kameras nicht erkennbar und erscheinen kontinuierlich. Die Superauflösungsmikroskopie erfasst Details, die feiner sind als die Wellenlänge des Lichts, die aufgrund der Beugung von herkömmlichen Mikroskopen und optischen Geräten sonst nicht erfasst werden.

„Für wissenschaftliche Experimente in der Biochemie und Molekularbiologie, bei denen wir normalerweise einzelne Biomoleküle beobachten müssen, sind solche fehlenden Details von entscheidender Bedeutung“, sagte Sgouralis. „Charakteristischerweise sind wichtige Biomoleküle wie DNA, RNA und Proteine ​​etwa 1.000 Mal kleiner als die Wellenlänge des Lichts, daher erscheinen ihre Bilder verrauscht, verzerrt und stark verschwommen – was sie für wissenschaftliche Zwecke ungeeignet macht.“

Superauflösende Tools wie PALM oder STORM ergänzen diese Details, indem sie auf Bildanalysealgorithmen zurückgreifen, um die fehlenden Informationen wiederherzustellen und genaue Standbilder auf molekularer Ebene zu erfassen.

„Obwohl Experimente mit Superauflösung einen enormen Einfluss auf die Biowissenschaften hatten, können fehlende Informationen nur dann wiedergewonnen werden, wenn die Biomoleküle unbeweglich bleiben“, sagte Sgouralis. „Im Leben dreht sich jedoch alles um Bewegung und Biomoleküle in einem lebenden Organismus sind ständig in Bewegung.“

In ihrer neuen Forschung veröffentlicht am 22. Juli in NaturmethodenSgouralis und Kollegen demonstrieren ein neues Framework namens Bayesian Nonparametric Track (BNP-Track), den ersten Bildanalysealgorithmus, der eine Superauflösung für bewegte Biomoleküle ermöglicht.

„Wir haben fortschrittliche mathematische Methoden entwickelt, die Bilder eines Mikroskopieexperiments analysieren und die fehlenden Informationen wiederherstellen, selbst wenn die Biomoleküle ständig ihre Position ändern“, sagte Sgouralis. „Unsere Arbeit ermöglicht die direkte Beobachtung bewegter Biomoleküle in lebenden Zellen und die Rekonstruktion ihrer Bewegung mit einer viel höheren Genauigkeit, als dies innerhalb der Wellenlänge des Lichts möglich ist. Dies ermöglicht nun Innovationen in der Biochemie, Molekularbiologie und Biotechnologie, die bisher unerreichbar waren.“

Mit BNP-Track können Forscher unbeantwortete Fragen zum Verhalten von Biomolekülen beantworten: Versammeln sich Biomoleküle an bestimmten Stellen in einer Zelle? Haben sie ihren Ursprung an einer oder mehreren Stellen? Wie werden sie vom Zellinneren oder von Zelle zu Zelle transportiert? Bleiben bestimmte Biomoleküle lieber zusammen oder zerfallen sie?

„Dies sind nur einige der Fragen, die typischerweise bei der Arzneimittelforschung oder beim Studium des zentralen Dogmas der Molekularbiologie gestellt werden“, sagte Sgouralis.

Die nächsten Schritte der BNP-Track-Forschung werden darauf abzielen, die zur Ausführung dieser neuen Algorithmen erforderliche Zeit zu verkürzen.

„Um Bilder nur eines einzigen Experiments zu analysieren, müssen sie mehrere Stunden laufen“, sagte Sgouralis. „Forschungen in der unmittelbaren Zukunft müssen diese Zeit auf vielleicht ein paar Minuten oder Sekunden reduzieren. Dann können wir Bilder aus mehreren Experimenten schnell analysieren.“

Sie werden außerdem spezielle Versionen der Algorithmen entwickeln, die mit den verschiedenen Mikroskopie-Setups funktionieren, die in den unterschiedlichsten Laborsituationen benötigt werden. In der Zwischenzeit bietet die BNP-Track-Innovation von Sgouralis und seinem Team eine neue Grundlage für Entdeckungen.