Dados brutos de origami de DNA sem qualquer correção de desvio (esquerda) e a imagem corrigida de desvio usando AIM (direita). Crédito:Grainger College of Engineering da Universidade de Illinois Urbana-Champaign Ao tentar medir estruturas moleculares com precisão nanométrica, todo ruído aparece nos dados:alguém passando pelo microscópio, pequenas vibrações no prédio e até mesmo o tráfego lá fora. Uma nova técnica de processamento remove o ruído dos dados do microscópio óptico em tempo real, permitindo aos cientistas rastrear moléculas individuais com mais de 10 vezes mais precisão do que era possível antes.
Uma equipe de pesquisadores de bioengenharia da Universidade de Illinois Urbana-Champaign introduziu um algoritmo chamado maximização de interseção adaptativa, ou AIM, que remove ruído de alta frequência de dados de microscópio óptico de super-resolução muito mais rápido do que os métodos padrão e resulta em resoluções de imagem muito mais altas. .
O algoritmo permitirá aos cientistas estudar sistemas químicos e biológicos com muito mais facilidade e precisão do que era possível antes. Esta pesquisa foi publicada na revista Science Advances.
"No início, queríamos apenas desenvolver um algoritmo rápido porque nosso laboratório produz muitos dados para serem manipulados por algoritmos tradicionais, mas descobrimos que o AIM também pode atingir precisão subnanométrica, o que é inédito em nosso campo", disse Hongqiang Ma. , professor pesquisador de bioengenharia e autor principal do estudo. "Além disso, não requer imenso poder de computação como as ferramentas tradicionais. Ele pode ser executado em um laptop. Queremos torná-lo uma ferramenta plug-and-play para todos os usuários de microscópios."
Nas últimas décadas, a técnica de microscopia de localização de molécula única permitiu aos cientistas visualizar estruturas em escala molecular, superando o que se pensava ser uma limitação fundamental dos microscópios ópticos. No entanto, na prática, é limitado por ruído incontrolável, ou “desvio”, que essencialmente desfoca as imagens e impede que a microscopia de super-resolução atinja a sua resolução mais alta.
“A localização de moléculas únicas, na verdade, usa um instrumento bastante simples, mas a parte complicada que realmente afeta a resolução da imagem é a deriva”, disse Yang Liu, professor de bioengenharia e líder do projeto. "Muitos pesquisadores removem apenas o desvio de baixa frequência. Remover o desvio de alta frequência - vibrações mínimas causadas pelo ruído ambiental - é computacionalmente intensivo e requer grandes quantidades de tempo e recursos."
Os métodos padrão para remover desvios baseiam-se nas correlações matemáticas entre os quadros da imagem. Segundo Liu, os microscópios de seu laboratório geram um volume tão grande de dados de imagens que os métodos de correlação de imagens levam dias, mesmo com recursos de supercomputação.
O AIM também compara quadros adjacentes, mas prossegue colocando cada ponto de dados no centro de um círculo (definido pela precisão da localização) e procurando pontos dentro desse círculo em outros quadros. Os pontos sobrepostos dentro do "raio de intersecção" são condensados em uma única localização. Então, o processo é repetido mais uma vez com os pontos condensados. Essas etapas utilizam recursos computacionais mínimos e são mais rápidas que o tempo de aquisição de uma câmera de microscópio. Assim, imagens corrigidas por desvios podem ser produzidas efetivamente em tempo real.
Os pesquisadores testaram o AIM usando dados simulados e estruturas chamadas origami de DNA, que possuem características bem definidas. O algoritmo localizou as estruturas com sucesso, e o grau de precisão, inferior a 1 nanômetro, revelou-se muito maior do que os métodos padrão de correlação de imagem, cerca de 10 nanômetros.
O laboratório de Liu incorporará o AIM em técnicas de microscopia de alto rendimento que estão sendo desenvolvidas para melhorar a detecção de doenças. No entanto, Liu também acredita que o algoritmo encontrará usos em toda a biologia e bioengenharia. “É uma ferramenta rápida e fácil de usar e queremos torná-la amplamente acessível para toda a comunidade”, disse ela. "Estamos tornando nosso software acessível ao público. Queremos que as pessoas obtenham um aumento na resolução de suas imagens apenas com esse pós-processamento."
