Der BNP-Track-Algorithmus liefert ein klareres Bild sich bewegender Biomoleküle

Es ist jetzt einfacher, qualitativ hochwertige Bilder von sich schnell bewegenden Molekülen aufzunehmen und zu analysieren. Assistenzprofessor Ioannis Sgouralis von der Fakultät für Mathematik und seine Kollegen entwickelten einen Algorithmus, der der Mikroskopie eine neue Ebene hinzufügt: Superauflösung in Bewegung.

Bahnbrechende Fortschritte in der hochauflösenden Mikroskopie wurden für ihre bahnbrechende Innovation mit dem Nobelpreis für Chemie 2014 gewürdigt. Es verbessert die optische Mikroskopie durch eine Reihe von Techniken, die die der Lichtphysik innewohnenden Einschränkungen überwinden. Hochfrequente Schwingungen von Lichtwellen entgehen der Wahrnehmung durch das bloße Auge oder herkömmliche Kameras und erscheinen kontinuierlich. Die hochauflösende Mikroskopie erfasst Details, die feiner als die Wellenlänge des Lichts sind und aufgrund der Beugung anderen herkömmlichen Mikroskopen und optischen Geräten entgehen.

„Für wissenschaftliche Experimente in der Biochemie und Molekularbiologie, bei denen wir typischerweise einzelne Biomoleküle beobachten müssen, sind diese fehlenden Details unerlässlich“, sagte Sgouralis. „Bezeichnenderweise sind wichtige Biomoleküle wie DNA, RNA und Proteine ​​etwa 1.000 Mal kleiner als die Wellenlänge des Lichts, wodurch ihre Bilder verrauscht, verzerrt und sehr verschwommen erscheinen, was sie für wissenschaftliche Zwecke ungeeignet macht. »

Hochauflösende Tools wie PALM oder STORM ergänzen diese Details, indem sie sich auf Bildanalysealgorithmen stützen, um fehlende Informationen wiederherzustellen und präzise Standbilder auf molekularer Ebene zu erfassen.

„Obwohl Super-Resolution-Experimente große Auswirkungen auf die Biowissenschaften hatten, stellen sie fehlende Informationen nur dann wieder her, wenn Biomoleküle stationär bleiben“, sagte Sgouralis. „Allerdings geht es im Leben um Bewegung und die Biomoleküle eines lebenden Organismus sind in ständiger Bewegung. »

In ihrer neuen Studie, veröffentlicht am 22. Juli in Die Methoden der NaturSgouralis und Kollegen demonstrieren ein neues Framework namens Bayesian Nonparametric Track (BNP-Track), den ersten Bildanalysealgorithmus, der eine Superauflösung für sich bewegende Biomoleküle ermöglicht.

„Wir haben fortschrittliche mathematische Methoden entwickelt, die Bilder aus einem Mikroskopie-Experiment analysieren und fehlende Informationen wiederherstellen, selbst wenn Biomoleküle ständig ihre Position ändern“, sagte Sgouralis. „Unsere Arbeit ermöglicht es, die Bewegung von Biomolekülen in lebenden Zellen direkt zu beobachten und ihre Bewegung mit einer viel feineren Präzision zu rekonstruieren, als es die Wellenlänge des Lichts ermöglicht.“ Dies ermöglicht nun Innovationen in der Biochemie, Molekularbiologie und Biotechnologie, die bisher nicht zugänglich waren. »

Mit BNP-Track können Forscher unbeantwortete Fragen zum biomolekularen Verhalten beantworten: Neigen Biomoleküle dazu, sich an bestimmten Stellen in einer Zelle anzusammeln? Kommen sie aus einem oder mehreren Orten? Wie werden sie von außerhalb einer Zelle ins Innere der Zelle oder von einer Zelle zur anderen transportiert? Bleiben bestimmte Biomoleküle lieber zusammen oder zerfallen sie lieber?

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

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

„Um Bilder aus einem einzelnen Experiment zu analysieren, sind mehrere Analysestunden erforderlich“, erklärt Sgouralis. „In naher Zukunft muss die Forschung diese Zeit auf wenige Minuten oder Sekunden reduzieren. Wir werden dann in der Lage sein, die Bilder aus mehreren Experimenten schnell zu analysieren. »

Sie werden auch spezielle Versionen der Algorithmen entwickeln, um mit den verschiedenen Mikroskopie-Setups zu arbeiten, die in Laborsituationen benötigt werden. Inzwischen bietet die BNP-Track-Innovation von Sgouralis und seinem Team eine neue Grundlage für Entdeckungen.