Schnellere und bessere Ergebnisse Künstliche Intelligenz optimiert Lichtfeldmikroskopie

Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Die Lichtfeldmikroskopie bildet schnelle biologische Prozesse in dreidimensionaler Darstellung ab. Doch die Aufnahmen sind oft von mangelnder Qualität und die Verarbeitung der großen Datenmengen dauert lange. Künstliche Intelligenz (KI) soll Abhilfe schaffen.

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Fischherz in einer Lichtfeldmikroskopie-Aufnahme des EMBL.
Fischherz in einer Lichtfeldmikroskopie-Aufnahme des EMBL.
(Bild: EMBL)

Am Europäischen Laboratorium für Molekularbiologie (EMBL) entstand unter Dr. Robert Prevedel eine Technik namens Lichtfeldmikroskopie. Sie erlaubt die 3D-Abbildung schneller biologischer Prozesse, wie beispielsweise von Herzschlägen oder neuronalen Signalen im Gehirn.

Allerdings gibt es dabei auch Probleme. So sind die Aufnahmen häufig von mangelhafter Qualität und die Datenverarbeitung nimmt Stunden oder gar Tage in Anspruch. Dr. Prevedel hat sich deshalb mit seiner Kollegin Dr. Anna Kreshuk zusammengetan. Sie kombinieren KI-Algorithmen mit Lichtfeld- und Lichtscheibenmikroskopie, um sowohl drastisch schnellere Verarbeitungszeiten als auch scharfe und akkurate Aufnahmen zu erzielen. Die Ergebnisse des Projekts wurden in der Fachzeitschrift Nature Methods publiziert.

Vorteile kombiniert

Beide Techniken haben eigene Vorzüge und Nachteile: So erzeugt die Lichtfeldmikroskopie große 3D-Bilder. Sie gestatten Forschern die Nachverfolgung und Vermessung feinster Bewegungen in sehr hoher Geschwindigkeit, wie etwa im konkreten Projekt den Herzschlag einer Fischlarve. Hierbei entstehen allerdings riesige Datenmengen, deren Umwandlung in Bilder und Videos sehr zeitaufwendig ist. Zudem fehlt es den finalen Aufnahmen oft an Bildauflösung. Letzteres ist ein Vorteil der Lichtscheibenmikroskopie, die sich auf 2D-Aufnahmen beschränkt. Hierbei entstehen hochauflösende Aufnahmen bei geringerer Datenmenge – allerdings lassen sich durch den Fokus auf zweidimensionale Ebenen weniger Informationen erfassen.

„Letztendlich konnten wir bei diesem Ansatz das Beste beider Welten vereinen“, erklärt Nils Wagner, einer der Hauptautoren der Publikation und nun Doktorand an der Technischen Universität München. „KI ermöglichte die Kombination verschiedener Mikroskopietechniken, sodass wir so schnell wie bei der Lichtfeldmikroskopie abbilden konnten und nahe an die Bildauflösung der Lichtscheibenmikroskopie herankamen“, verdeutlicht Wagner. Co-Autor Fynn Beuttenmüller, Doktorand am EMBL Heidelberg ergänzt: „Computergestützte Methoden werden weiterhin spannende Fortschritte in der Mikroskopie bringen.“

KI bringt Verfahren zusammen

Die EMBL-Forscher entwickelten dazu einen Ansatz, der die Lichtfeldmikroskopie zur Erzeugung großer 3D-Samples nutzt und die KI-Algorithmen mithilfe der Lichtscheibenmikroskopie trainiert sowie die Ergebnisse überprüft. In Kombination führt dies zu einer genauen 3D-Aufnahme.

„Wenn man Algorithmen zur Bilderstellung entwickelt, muss man sicherstellen, dass diese auch ein korrektes Bild liefern“, erklärt Dr. Kreshuk, deren Team die nötige Expertise in Sachen Machine Learning in das Projekt einbrachte. Dr. Prevedel steuerte die hybride Mikroskopie-Plattform bei und betont, dass der Flaschenhals der Technik nicht etwa in der optischen Technologie zu finden ist, sondern bei der Datenverarbeitung. Aus diesem Grund startete 2018 die Kooperation mit Dr. Kreshuk.

Laut den Forschern ist es möglich, dass der Ansatz auch mit anderen Arten von Mikroskopen funktioniert. Dies könne beispielsweise bei der Suche nach Genen helfen, die an der Herzentwicklung beteiligt sind, oder auch die Aktivität tausender Neuronen gleichzeitig erfassen. Im nächsten Schritt wollen die Wissenschaftler erproben, ob sich das Verfahren auch auf größere Spezies wie etwa Säugetiere anwenden lässt.

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