Hunderte von Jahren lang waren die Klarheit und Vergrößerung von Mikroskopen letztlich durch die physikalischen Eigenschaften ihrer optischen Linsen begrenzt. Mikroskophersteller verschoben diese Grenzen, indem sie immer kompliziertere und teurere Stapel von Linsenelementen herstellten. Dennoch mussten sich Wissenschaftler zwischen hoher Auflösung und kleinem Sichtfeld einerseits oder niedriger Auflösung und großem Sichtfeld andererseits entscheiden.
Im Jahr 2013 stellte ein Team von Caltech-Ingenieuren eine Mikroskopietechnik namens FPM (für Fourier-Ptychographie-Mikroskopie) vor. Diese Technologie markierte den Beginn der computergestützten Mikroskopie, also der Verwendung von Techniken, die die Sensorik herkömmlicher Mikroskope mit Computeralgorithmen verbinden, die erfasste Informationen auf neue Weise verarbeiten, um tiefere, schärfere Bilder zu erstellen, die größere Bereiche abdecken. FPM hat sich seitdem weit verbreitet, da es mit relativ kostengünstiger Ausrüstung hochauflösende Bilder von Proben aufnehmen und dabei ein großes Sichtfeld beibehalten kann.
Jetzt hat dasselbe Labor eine neue Methode entwickelt, die FPM in ihrer Fähigkeit übertrifft, Bilder frei von Unschärfe oder Verzerrung zu erhalten, selbst wenn weniger Messungen erforderlich sind. Die neue Technik, die in einem Papier das erschien in der Zeitschrift Naturkommunikationkönnte zu Fortschritten in Bereichen wie biomedizinischer Bildgebung, digitaler Pathologie und Arzneimittelscreening führen.
Die neue Methode mit der Bezeichnung APIC (für Angular Ptychographic Imaging with Closed-form method) bietet alle Vorteile von FPM, jedoch ohne dessen größte Schwäche. Um ein endgültiges Bild zu erhalten, muss der FPM-Algorithmus zunächst von einer oder mehreren bestmöglichen Schätzungen ausgehen und diese dann nach und nach anpassen, um die „optimale“ Lösung zu erreichen, die jedoch nicht immer dem Originalbild entsprechen muss.
Unter der Leitung von Changhuei Yang, dem Thomas G. Myers-Professor für Elektrotechnik, Biotechnik und Medizintechnik und Forscher am Heritage Medical Research Institute, erkannte das Caltech-Team, dass es möglich war, diese iterative Natur des Algorithmus zu eliminieren.
Anstatt sich bei der Suche nach einer Lösung auf Versuch und Irrtum zu verlassen, löst APIC eine lineare Gleichung und ermittelt so Einzelheiten zu den Aberrationen oder Verzerrungen, die durch das optische System eines Mikroskops verursacht werden. Sobald die Aberrationen bekannt sind, kann das System sie korrigieren, wobei es im Grunde wie ein Ideal funktioniert und klare Bilder über große Sichtfelder liefert.
„Wir kommen zu einer Lösung des hochauflösenden komplexen Felds in geschlossener Form, da wir jetzt ein tieferes Verständnis davon haben, was ein Mikroskop erfasst, was wir bereits wissen und was wir wirklich herausfinden müssen, sodass wir keine Iteration benötigen“, sagt Ruizhi Cao, Co-Leitautor des Papiers, ehemaliger Doktorand in Yangs Labor und jetzt Postdoktorand an der UC Berkeley. „Auf diese Weise können wir im Grunde garantieren, dass wir die wahren endgültigen Details einer Probe sehen.“
Wie bei FPM misst die neue Methode nicht nur die Intensität des durch das Mikroskop sichtbaren Lichts, sondern auch eine wichtige Eigenschaft des Lichts, die sogenannte „Phase“, die mit der Entfernung zusammenhängt, die das Licht zurücklegt. Diese Eigenschaft bleibt für das menschliche Auge unsichtbar, enthält aber Informationen, die bei der Korrektur von Aberrationen sehr nützlich sind.
„Bei der Lösung dieser Phaseninformationen verließ sich FPM auf eine Versuch-und-Irrtum-Methode“, erklärt Cheng Shen, einer der Hauptautoren des APIC-Artikels, der die Arbeit ebenfalls in Yangs Labor abschloss und jetzt als Computer Vision Algorithm Engineer bei Apple arbeitet.
„Wir haben bewiesen, dass unsere Methode eine analytische Lösung bietet, und zwar auf eine viel direktere Art und Weise. Sie ist schneller, genauer und ermöglicht tiefe Einblicke in das optische System“, sagt Shen.
Die neue Technik eliminiert nicht nur die iterative Natur des Phasenlösungsalgorithmus, sondern ermöglicht es den Forschern auch, klare Bilder über ein großes Sichtfeld zu erfassen, ohne das Mikroskop wiederholt neu fokussieren zu müssen. Bei FPM müsste die Person, die das Mikroskop verwendet, neu fokussieren, wenn die Höhe der Probe von einem Abschnitt zum anderen auch nur um einige zehn Mikrometer variiert, damit der Algorithmus funktioniert.
Da bei diesen computergestützten Mikroskopietechniken häufig über 100 Bilder mit niedrigerer Auflösung zusammengefügt werden müssen, um das größere Sichtfeld zusammenzusetzen, kann APIC den Prozess erheblich beschleunigen und in vielen Schritten mögliche menschliche Fehler verhindern.
„Wir haben ein Framework entwickelt, um die Aberrationen zu korrigieren und gleichzeitig die Auflösung zu verbessern“, sagt Cao. „Diese beiden Fähigkeiten können für eine größere Bandbreite von Bildgebungssystemen von Nutzen sein.“
Yang sagt, dass die Entwicklung von APIC für den umfassenderen Arbeitsbereich seines Labors von entscheidender Bedeutung ist, der derzeit der Optimierung der Bilddateneingabe für Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) dient.
„Vor Kurzem hat mein Labor gezeigt, dass KI bei der Vorhersage des Metastasierungsfortschritts von Lungenkrebspatienten anhand einfacher histopathologischer Schnitte besser abschneiden kann als Pathologen“, sagt Yang. „Diese Vorhersagefähigkeit hängt in hohem Maße davon ab, gleichmäßig scharfe und qualitativ hochwertige Mikroskopbilder zu erhalten, wofür APIC hervorragend geeignet ist.“
Mehr Informationen:
Ruizhi Cao et al., Hochauflösende, markierungsfreie Bildgebung mit großem Sichtfeld durch aberrationskorrigierte, geschlossene komplexe Feldrekonstruktion, Naturkommunikation (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-49126-y