La technique transforme les images basse résolution d'un microscope à fluorescence (a) en images super-résolution (b) qui se comparent favorablement à celles d'un équipement haute résolution (c). Les images montrent des protéines sous-cellulaires dans une cellule, et différents panneaux correspondent à des temps d'observation différents. Crédit :Ozcan Lab à UCLA.
De nombreux problèmes en sciences physiques et biologiques ainsi qu'en ingénierie reposent sur notre capacité à surveiller des objets ou des processus à l'échelle nanométrique, et la microscopie à fluorescence est utilisée depuis des décennies comme l'une de nos sources d'informations les plus utiles, menant à diverses découvertes sur le fonctionnement interne des processus à l'échelle nanométrique, par exemple au niveau subcellulaire. L'imagerie de tels objets à l'échelle nanométrique nécessite souvent une instrumentation assez coûteuse et délicate, également appelés outils de nanoscopie, qui n'est accessible que par des professionnels dans des laboratoires dotés de ressources suffisantes.
Pour démocratiser l'accès à l'imagerie de fluorescence à haute résolution et pouvoir résoudre et surveiller des objets à l'échelle nanométrique, Les chercheurs de l'UCLA ont développé une nouvelle méthode, basé sur l'intelligence artificielle, pour transformer numériquement les images de fluorescence acquises à l'aide d'un microscope à résolution inférieure et plus simple en images qui correspondent à la résolution et à la qualité des microscopes avancés et à résolution supérieure conçus pour l'imagerie à l'échelle nanométrique. Pour réussir cette transformation, un réseau de neurones artificiels est entraîné par des milliers de paires d'images (images à résolution inférieure par rapport à images à résolution supérieure des mêmes échantillons), enseigner au réseau de neurones profonds la transformation d'images intermodales d'un microscope beaucoup plus simple et moins cher en un nanoscope haut de gamme. Une fois la formation terminée, le réseau de neurones profonds peut prendre aveuglément une image de la résolution inférieure et du microscope plus simple pour super-résolver numériquement les caractéristiques des objets nanoscopiques dans l'échantillon, égalant les performances d'un instrument de nanoscopie beaucoup plus avancé.
Ce travail a été publié dans Méthodes naturelles , un journal du Springer Nature Publishing Group. Cette recherche a été dirigée par le Dr Aydogan Ozcan, directeur associé du UCLA California NanoSystems Institute (CNSI) et professeur de génie électrique et informatique du Chancelier à la UCLA Henry Samueli School of Engineering and Applied Science. Hongda Wang, un étudiant diplômé de l'UCLA, et Yair Rivenson, un chercheur postdoctoral de l'UCLA, sont les co-premiers auteurs de l'étude.
Ce cadre de transformation d'images nanoscopiques établit des ponts entre différentes modalités et instruments d'imagerie, et son succès a été démontré en super-résolvant diverses cellules biologiques et échantillons de tissus, correspondant à la résolution d'imagerie d'outils de nanoscopie à fluorescence beaucoup plus avancés en utilisant des microscopes beaucoup plus simples et plus accessibles. Par ailleurs, cette technique permet l'imagerie d'événements dynamiques à l'échelle nanométrique sur un volume d'échantillon beaucoup plus important, tout en réduisant les effets toxiques des photons d'éclairage sur les organismes vivants et les cellules.
Original, image améliorée par apprentissage en profondeur et super-résolution (à titre de comparaison) à l'échelle nanométrique. Crédit :Ozcan Lab/UCLA
"Notre travail démontre une avancée significative dans la microscopie numérique, qui pourrait aider à démocratiser l'imagerie à super-résolution en permettant de nouvelles observations biologiques à l'échelle nanométrique au-delà des laboratoires et des institutions bien équipés, " dit Ozcan.
Les autres membres de l'équipe de recherche étaient Yiyin Jin, Zhensong Wei, Ronald Gao, Harun Günaydin, membres du laboratoire de recherche Ozcan de l'UCLA, ainsi que le Dr Laurent A. Bentolila, le directeur de l'installation de microscopie avancée du CNSI à l'UCLA et le Dr Comert Kural, professeur adjoint au département de physique de l'Ohio State University.
Le laboratoire Ozcan est soutenu par la NSF, HHMI et Koc Group. Des expériences d'imagerie ont été réalisées au Laboratoire avancé de microscopie optique/spectroscopie du CNSI et au Centre d'imagerie avancée du Janelia Research Campus.
