Un metodo innovativo per osservare le strutture all'interno di cellule vive
Osservare le cellule umane non è così semplice come sembra, soprattutto quando gli scienziati vogliono esaminare chiaramente, in 3D, come…
Osservare le cellule umane non è così semplice come sembra, soprattutto quando gli scienziati vogliono esaminare chiaramente, in 3D, come si modificano più strutture nel tempo mentre le cellule sono vive. L'Allen Institute for Cell Science ha creato un nuovo strumento, grazie al machine learning, che soddisfa queste esigenze.
Lo sviluppo di due modelli
L'Allen Institute ha precedentemente creato una vasta collezione di cellule staminali pluripotenti indotte, modificate geneticamente con tag fluorescenti che 
illuminano le strutture principali. I ricercatori hanno fotografato decine di migliaia di queste cellule luminose e addestrato due algoritmi di intelligenza artificiale a comprenderle. Un algoritmo ha studiato la forma della membrana plasmatica, il nucleo ed altre strutture per apprendere le loro relazioni spaziali. Da questo training è emerso un modello probabilistico: esso, a partire dalla forma della membrana cellulare e del nucleo, può prevedere con precisione la forma e la posizione più probabile di altre strutture all'interno di singole cellule. I ricercatori hanno poi preso le immagini di quelle stesse cellule con etichetta fluorescente e hanno applicato l’altro algoritmo, che utilizzava ciò che aveva appreso da esse per trovare strutture cellulari nelle cellule senza tag. Questo modello senza etichetta può essere utilizzato su immagini del microscopio a campo chiaro relativamente facili da raccogliere per visualizzare l'integrazione di molte strutture all'interno delle cellule, simultaneamente e con elevata precisione. Viste l'una accanto all'altra, le immagini generate dal metodo senza etichetta sono quasi identiche alle fotografie di cellule con tag fluorescente.
Perché l'analisi senza etichetta è importante?
Il sistema del microscopio a fluorescenza è costoso, per prima cosa. Inoltre, i ricercatori potrebbero vedere solo un numero limitato di strutture cellulari simultaneamente in un periodo di tempo relativamente breve, perché le cellule muoiono dato che vengono distrutte dai laser, parte integrante del microscopio a fluorescenza. D'altro canto, la microscopia ottica a campo chiaro è economica ma non abbastanza potente da sola per fornire una chiara identificazione delle strutture cellulari.
Possibili applicazioni del metodo label-free
Sebbene i modelli siano basati su cellule staminali pluripotenti indotte, essi potrebbero essere applicati a qualsiasi cellula umana. Questo metodo potrebbe essere utilizzato anche per la scoperta di nuovi farmaci e per la ricerca sulle malattie. Il modello probabilistico consente di determinare le relazioni spaziali tra le strutture all'interno di singole cellule e il modo in cui esse cambiano con l'assunzione di farmaci. Il modello senza etichetta consente di misurare la dinamica delle cellule per lunghi periodi di tempo, semplificando drasticamente la preparazione dei campioni.
Il nuovo strumento dovrebbe aiutare gli scienziati a risparmiare tempo e denaro per osservare le strutture cellulari per lunghi periodi di tempo senza doversi preoccupare dell'effetto tossico della microscopia a fluorescenza.