Mikroskopie

Markierungsfreie Quantifizierung Schnelle KI-basierte Lebendzellanalyse

Das High-Content-Screening-System (HCS) ScanR 3.1 von Olympus vereint die Modularität und Flexibilität eines mikroskopbasierten Aufbaus mit der Automatisierung, der Geschwindigkeit, dem Durchsatz und der Reproduzierbarkeit von HCS-Anwendungen. Das Konzept der selbstlernenden Mikroskopie vereinfacht das Erfassen von Daten großer Populationen lebender Zellen und ermöglicht so zuverlässige, abgesicherte experimentelle Ergebnisse.

In einer kurzen, einmaligen Trainingsphase nutzt die Software eine Reihe schnell aufgenommener Bilder, um ohne manuelle Annotationen Referenzdaten für den Lernprozess zu generieren. Daraufhin werden faltende neuronale Netzwerke (Convolutional Neural Networks) eingesetzt, um autonom robuste Algorithmen zu schaffen, die innerhalb kurzer Zeit große Bilderreihen analysieren können. Die Einrichtungszeit wird damit auf ein Minimum reduziert.

Eine beispielhafte Anwendung für die Leistungsfähigkeit von KI in HCS ist die markierungsfreie Quantifizierung lebender Zellen. So kann die HCS-Software ScanR die Position der Kerne in den Näpfchen von Mikrotiterplatten zuverlässig nur aus Hellfelddurchlichtbildern bestimmen – mit einer Genauigkeit, die der von Fluoreszenzbildern entspricht. Die Quantifizierung von lebenden Zellen aus Hellfeldbildern anstelle von Fluoreszenz verkürzt die Belichtungszeiten und vermeidet die Verwendung von genetischen Modifikationen oder Kernmarkern. Außerdem stehen auf diese Weise Fluoreszenzkanäle für andere Marker zur Verfügung. Es verringert sich die Fototoxizität, was zu einer einfacheren und schnelleren Bilderfassung sowie einer besseren Lebensfähigkeit der Zellen führt.

Dank der KI-basierten Bildgebungssoftware ist auch eine zuverlässige Fluoreszenzanalyse bei wenig Licht möglich. So erkennt die Software DAPI-markierte Zellen selbst bei nur 0,2 % der optimalen Lichtintensität genau. Sie kann verschiedene Stadien des Zellzyklus anhand der Signalintensität unterscheiden und erlaubt dadurch bessere Einblicke und eine optimierte Reproduzierbarkeit.

von mn

www.olympus-lifescience.com

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