XLuminA, platforma AI, ulepsza mikroskopię o super rozdzielczości, badając rozległe konfiguracje optyczne, odkrywając na nowo ustalone techniki i tworząc doskonałe projekty eksperymentalne.
Odkrywanie nowych technik mikroskopii o super rozdzielczości często wymaga lat żmudnej pracy badaczy. Wyzwanie polega na ogromnej liczbie możliwych konfiguracji optycznych mikroskopu, takich jak określenie optymalnego rozmieszczenia luster, soczewek i innych elementów.
Aby rozwiązać ten problem, naukowcy z Instytutu Nauki o Świetle Maxa Plancka (MPL) opracowali sztuczna inteligencja (AI) framework o nazwie XLuminA. System ten autonomicznie bada i optymalizuje projekty eksperymentów pod mikroskopem, wykonując obliczenia 10 000 razy szybciej niż tradycyjnymi metodami. Przełomowe dzieło zespołu zostało niedawno opublikowane w czasopiśmie Komunikacja przyrodnicza.
Rewolucja w mikroskopii: powstanie technik superrozdzielczych
Mikroskopia optyczna jest podstawą nauk biologicznych, umożliwiając badaczom badanie najmniejszych struktur życia komórkowego. Postępy w metodach superrozdzielczości (SR) przekroczyły klasyczną granicę dyfrakcji światła, około 250 nm, umożliwiając naukowcom dostrzeżenie wcześniej nierozwiązywalnych szczegółów komórkowych. Tradycyjnie opracowywanie nowych technik mikroskopii opierało się na ludzkiej wiedzy, intuicji i kreatywności, co stanowiło zniechęcające wyzwanie, biorąc pod uwagę ogromną liczbę możliwych konfiguracji optycznych.
Na przykład układ optyczny składający się z zaledwie 10 elementów wybranych z 5 różnych komponentów, takich jak zwierciadła, soczewki lub rozdzielacze wiązki, może wygenerować ponad 100 milionów unikalnych konfiguracji. Sama złożoność tej przestrzeni projektowej sugeruje, że wiele obiecujących technik może nadal pozostać nieodkrytych, co sprawia, że eksploracja kierowana przez człowieka staje się coraz trudniejsza. W tym właśnie miejscu metody oparte na sztucznej inteligencji oferują potężną przewagę, umożliwiając szybkie i bezstronne badanie tych możliwości.
„Eksperymenty są naszymi oknami na Wszechświat, na dużą i małą skalę. Biorąc pod uwagę ogromną liczbę możliwych konfiguracji eksperymentalnych, wątpliwe jest, czy badacze-ludzi odkryli już wszystkie wyjątkowe konfiguracje. Właśnie w tym miejscu może pomóc sztuczna inteligencja” – wyjaśnia Mario Krenn, szef Laboratorium Sztucznych Naukowców w MPL.
Rola sztucznej inteligencji w odkrywaniu nowych konfiguracji optycznych
Aby stawić czoła temu wyzwaniu, naukowcy z Laboratorium Sztucznych Naukowców połączyli siły z Leonhardem Möcklem, ekspertem dziedzinowym w dziedzinie mikroskopii superrozdzielczej i kierownikiem grupy badawczej Physical Glycoscience w MPL. Wspólnie opracowali XLuminA, wydajną platformę open source zaprojektowaną, której ostatecznym celem jest odkrycie nowych zasad projektowania optycznego.
Naukowcy wykorzystują jego możliwości, ze szczególnym uwzględnieniem mikroskopii SR. XLuminA działa jako symulator optyki oparty na sztucznej inteligencji, który może automatycznie eksplorować całą przestrzeń możliwych konfiguracji optycznych. Tym, co wyróżnia XLuminA, jest jego wydajność: wykorzystuje zaawansowane techniki obliczeniowe do oceny potencjalnych projektów 10 000 razy szybciej niż tradycyjne metody obliczeniowe.
„XLuminA to pierwszy krok w kierunku połączenia odkryć wspomaganych sztuczną inteligencją i mikroskopii o super rozdzielczości. Mikroskopia o superrozdzielczości umożliwiła w ciągu ostatnich dziesięcioleci rewolucyjny wgląd w podstawowe procesy w biologii komórki – a dzięki XLuminA jestem przekonany, że ta historia sukcesu przyspieszy, dostarczając nam nowych projektów o niespotykanych dotąd możliwościach” – dodaje Leonhard Möckl, dyrektor z grupy Physical Glycoscience w MPL.
XLuminA: Przełom w symulacji optycznej
Pierwsza autorka pracy, Carla Rodríguez, wraz z innymi członkami zespołu potwierdziła swoje podejście, wykazując, że XLuminA może niezależnie odkryć na nowo trzy podstawowe techniki mikroskopii. Zaczynając od prostych konfiguracji optycznych, w ramach projektu z powodzeniem odkryto na nowo system używany do powiększania obrazu.
Następnie badacze podjęli bardziej złożone wyzwania, z sukcesem ponownie odkrywając nagrodzoną Nagrodą Nobla mikroskopię STED (wyczerpywanie emisji wymuszonej) oraz metodę uzyskiwania SR za pomocą wirów optycznych.
Na koniec badacze zademonstrowali zdolność XLuminA do prawdziwych odkryć. Naukowcy poprosili ramy o znalezienie najlepszego możliwego projektu SR, biorąc pod uwagę dostępne elementy optyczne. W ramach niezależnie odkryto sposób na zintegrowanie podstawowych zasad fizycznych z wyżej wymienionych technik SR (mikroskopia STED i metoda wiru optycznego) w jeden, wcześniej nieopisywany plan eksperymentalny. Wydajność tego projektu przekracza możliwości każdej indywidualnej techniki SR.
„Kiedy zobaczyłem pierwsze konstrukcje optyczne odkryte przez XLuminA, wiedziałem, że udało nam się przekształcić ekscytujący pomysł w rzeczywistość. XLuminA otwiera drogę do odkrywania zupełnie nowych terytoriów mikroskopii, osiągając niespotykaną prędkość w zautomatyzowanym projektowaniu optycznym. Jestem niesamowicie dumny z naszej pracy, szczególnie gdy myślę o tym, jak XLuminA może pomóc w lepszym rozumieniu świata. Przyszłość zautomatyzowanych odkryć naukowych w optyce jest naprawdę ekscytująca!” mówi Carla Rodríguez, główna autorka badania i główna twórczyni XLuminA.
Rozszerzanie możliwości mikroskopii poprzez sztuczną inteligencję
Modułowy charakter ramy pozwala na łatwe dostosowanie jej do różnych typów mikroskopii i technik obrazowania. W przyszłości zespół zamierza uwzględnić interakcje nieliniowe, rozpraszanie światła i informacje o czasie, co umożliwiłoby symulację systemów, między innymi iSCAT (interferometryczna mikroskopia rozpraszająca), oświetlenie strukturalne i mikroskopia lokalizacyjna. Ramy mogą być wykorzystywane przez inne grupy badawcze i dostosowywane do ich potrzeb, co byłoby ogromną zaletą w przypadku interdyscyplinarnej współpracy badawczej.
Odniesienie: „Automatyczne odkrywanie projektów eksperymentalnych w mikroskopii superrozdzielczej za pomocą XLuminA” autorstwa Carla Rodríguez, Sören Arlt, Leonhard Möckl i Mario Krenn, 10 grudnia 2024 r., Komunikacja przyrodnicza.
DOI: 10.1038/s41467-024-54696-y
