Un gruppo di ricerca presso POSTECH, guidato dai professori Chulhong Kim (Dipartimento di ingegneria elettrica, Dipartimento di ingegneria informatica della convergenza, Dipartimento di ingegneria meccanica, Dipartimento di scienze mediche e ingegneria, Scuola di specializzazione in intelligenza artificiale) e Jinah Jang (Dipartimento di ingegneria meccanica, Dipartimento di Ingegneria IT della Convergenza, Dipartimento di Scienze Mediche e Ingegneria), insieme al dottorando Eunwoo Park, al Dr. Sampa Misra (Dipartimento di Ingegneria IT della Convergenza) e al Dr. Dong Gyu Hwang (Centro per Stampa di organi 3D e cellule staminali), ha sviluppato una tecnologia che supera i limiti dei metodi di imaging tradizionali, fornendo una visualizzazione cellulare stabile ed estremamente accurata. I loro risultati sono stati pubblicati in Comunicazioni sulla natura.
Nelle scienze della vita, la microscopia confocale a fluorescenza (CFM) è ampiamente considerata per la produzione di immagini cellulari ad alta risoluzione. Tuttavia, richiede una colorazione fluorescente, che comporta rischi di fotosbiancamento e fototossicità, danneggiando potenzialmente le cellule oggetto di studio. Al contrario, la microscopia fotoacustica nel medio infrarosso (MIR-PAM) consente l’imaging senza etichette, preservando l’integrità cellulare. Tuttavia, la sua dipendenza da lunghezze d’onda maggiori limita la risoluzione spaziale, rendendo difficile visualizzare con precisione le strutture cellulari fini.
Per colmare queste lacune, il team POSTECH ha sviluppato un metodo di imaging innovativo basato sull’apprendimento profondo spiegabile (XDL). Questo approccio trasforma immagini MIR-PAM a bassa risoluzione e prive di etichetta in immagini ad alta risoluzione, virtualmente colorate, simili a quelle generate da CFM. A differenza dei modelli di intelligenza artificiale convenzionali, XDL offre una maggiore trasparenza visualizzando il processo di trasformazione, garantendo affidabilità e precisione.
Il team ha implementato un sistema MIR-PAM a lunghezza d’onda singola e ha progettato un processo di imaging in due fasi: (1) La fase di miglioramento della risoluzione converte le immagini MIR-PAM a bassa risoluzione in immagini ad alta risoluzione, distinguendo chiaramente strutture cellulari complesse come nuclei e actina filamentosa e (2) la fase di colorazione virtuale produce immagini virtualmente colorate senza coloranti fluorescenti, eliminando i rischi associati alla colorazione e mantenendo al contempo l’imaging di qualità CFM. Questa tecnologia innovativa fornisce immagini cellulari ad alta risoluzione e virtualmente colorate senza compromettere la salute delle cellule, offrendo un nuovo potente strumento per l’analisi delle cellule vive e la ricerca biologica avanzata.
Il professor Chulhong Kim ha osservato: “Abbiamo sviluppato una tecnologia di trasformazione delle immagini interdominio che supera i limiti fisici delle diverse modalità di imaging, offrendo vantaggi complementari. L’approccio XDL ha migliorato significativamente la stabilità e l’affidabilità dell’apprendimento non supervisionato.” Il professor Jinah Jang ha aggiunto: “Questa ricerca apre nuove possibilità per l’imaging cellulare multiplexato e ad alta risoluzione senza etichettatura. Contiene un immenso potenziale per applicazioni nell’analisi di cellule vive e negli studi sui modelli di malattia”.
Questa ricerca è stata resa possibile grazie al sostegno del Ministero dell’Istruzione, del Ministero della Scienza e dell’ICT, del Fondo coreano per lo sviluppo dei dispositivi medici, del Fondo coreano per la medicina rigenerativa, del Korea Institute for Advancement of Technology (KIAT), dell’Artificial Intelligence Graduate School Program (POSTECH), BK21 FOUR e il progetto Glocal University 30.
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