Notícia

Cientistas observam imagens 3D de células e tecidos vivos a partir de big data gerado por técnica de microscopia

Cientistas estão usando a microscopia de fluorescência por folha de luz para observar, com detalhes surpreendentes, minúsculas organelas se reorganizarem dentro das células, monitorar a estabilização das paredes dos vasos sanguíneos em peixes em desenvolvimento e mapear a rede de unidades de filtração em um rim humano

Reprodução, Escola de Medicina da Universidade de Washington em St. Louis

Fonte

Universidade de Washington em St. Louis

Data

quinta-feira, 6 maio 2021 06:50

Áreas

Big Data. Bioinformática. Biologia. Imagens e Diagnóstico. Medicina de Precisão.

A microscopia de fluorescência por folha de luz, uma ferramenta de imagem que pode produzir rapidamente imagens 3D de estruturas celulares complexas, dá aos cientistas o poder de visualizar milhares de acontecimentos que se desdobram dentro de células e tecidos vivos. Cientistas da Escola de Medicina da Universidade de Washington em St. Louis estão usando a técnica para observar, com detalhes surpreendentes, minúsculas organelas se reorganizarem dentro das células, monitorar a estabilização das paredes dos vasos sanguíneos em peixes em desenvolvimento e mapear a rede de unidades de filtração em um rim humano. Mas imagens de alta resolução geram uma quantidade enorme de dados, de tal forma que lidar com enormes conjuntos de dados emergiu como um gargalo no caminho para a adoção generalizada da poderosa técnica de imagem.

Com a ajuda de uma doação de US $ 1,2 milhão da Fundação Arnold and Mabel Beckman, uma equipe de pesquisadores liderada pelo Dr. David W. Piston, professor e chefe do Departamento de Biologia Celular e Fisiologia da Universidade de Washington em St. Louis, está trabalhando para desenvolver as ferramentas computacionais necessárias para analisar dados de microscopia por folha de luz para que os cientistas possam aproveitar ao máximo seu potencial para ajudar a responder a questões biomédicas urgentes.

“A microscopia de fluorescência convencional é provavelmente a ferramenta mais amplamente usada em biologia molecular. É uma técnica extremamente poderosa, mas para imagens 3D, é lenta. A microscopia de fluorescência por folha de luz reduz o tempo de criação de uma imagem 3D de minutos para menos de um segundo. Isso é rápido o suficiente para criar filmes de processos biológicos em ação”, destacou o Dr. Piston.

No vídeo abaixo, é mostrada uma representação em 3D de uma ilhota de Langerhans do pâncreas-  que está envolvida na regulação da glicemia – marcada com proteína verde fluorescente:

Na microscopia de fluorescência convencional, os pesquisadores rotulam moléculas ou células de interesse com um marcador fluorescente e, em seguida, iluminam a amostra com um feixe de laser para tornar as estruturas rotuladas fluorescentes. Na microscopia de fluorescência por folha de luz, a amostra é iluminada com uma folha de luz em vez de um feixe focalizado. O uso de um plano permite que os pesquisadores tirem fotos da amostra uma camada de cada vez, em vez de ponto por ponto. Ao escanear rapidamente a folha de luz ao longo do comprimento de uma amostra, os microscópios de folha de luz podem criar várias imagens 3D a cada segundo.

“Você pode imaginar que, se eu conseguir tirar uma foto em 3D algumas vezes por minuto, no final do dia tenho milhares de fotos em 3D. [Mas] se eu demorar alguns segundos, no final do dia eu já ocupei todos os discos de computador que temos. Transferir essa quantidade de dados de um lugar para outro leva uma eternidade. E uma vez que você tenha os dados, o que você faz com eles? Você não pode ver como são. Você precisa selecioná-los, compactá-los e torná-los mais simples de ver”, explicou o Dr. David Piston.

O Dr. Timothy Holy, coautor principal e professor de Neurociências da Universidade de Washington, e o Dr. Ulugbek Kamilov, professor de Engenharia Elétrica e de Sistemas na Escola de Engenharia da Universidade de Washington, pretendem criar um software integrado que receberá big data e produzirá um conjunto de dados gerenciável pronto para análise. O software, que está sendo escrito em ‘Julia’, uma linguagem de programação que o Dr. Holy ajudou a construir, criará conjuntos de dados facilmente analisáveis, combinando todas as medições disponíveis e, em seguida, usando técnicas de aprendizado profundo para identificar e classificar as partes biologicamente mais relevantes.

O software será validado e refinado aplicando-o a dados de microscopia óptica gerados como parte de estudos científicos em andamento. Uma etapa importante será preparar os dados 3D para uso no software de visualização.

Acesse a notícia completa na página da Escola de Medicina da Universidade de Washington em St. Louis (em inglês).

Fonte: Tamara Bhandari, Universidade de Washington em St. Louis. Imagem: Reprodução, Escola de Medicina da Universidade de Washington em St. Louis.

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