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Mikroskopie & Automatisierung Der lange Weg von der Motorisierung zur echten Automatisierung

Autor / Redakteur: Horst Wolff* / Dr. Ilka Ottleben

In den vergangenen Jahrzehnten gab es extrem schnelle Entwicklungen auf allen Ebenen der Mikroskopie. Da der Mensch an allen Schritten des Imaging-Workflows beteiligt ist, kommt es jedoch zu ernsthaften Einschränkungen hinsichtlich Genauigkeit, Reproduzierbarkeit und Durchsatz. Das zu verbessern, ist die größte Herausforderung für die Automatisierung.

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Der Trend zur Automatisierung macht vor dem Labor und damit auch vor der Mikroskopie nicht halt.
Der Trend zur Automatisierung macht vor dem Labor und damit auch vor der Mikroskopie nicht halt.
(Bild: Zeiss)

Die größte Herausforderung bei der Automatisierung ist, die Einwirkung durch den Menschen in Bereichen einzuschränken, wo dies sinnvoll ist und Mehrwert schafft. Menschliche Fehler und eine begrenzte Anzahl an Mitarbeitern können nicht nur in klinischen und dia­gnostischen Workflows ein Problem darstellen, sondern auch in Forschungsumgebungen. Die Automatisierung kann hier Abhilfe schaffen.

Was bedeutet Automatisierung? Sind alle vollständig motorisierten Mikroskope von heute auch automatisierte Imaging-Systeme? Im Folgenden soll erläutert werden, was Automatisierung beim Imaging wirklich bedeutet. Denn diese geht über die Motorisierung und einen erhöhten Durchsatz hinaus.

Eine bekannte Situation auch in Ihrem Labor?

Entweder brauchen Sie die Ergebnisse für Ihr Labor-Meeting, weil der Gruppenleiter Druck macht, dass Sie endlich wertvolle Ergebnisse erzielen. Oder die Ergebnisse sind ein wichtiger Bestandteil eines geplanten Vortrags auf einer Konferenz, eines Manuskripts oder eines Förderantrags, der bald eingereicht werden muss. Fast alle Forscher kennen dieses Problem. Obwohl sich die Situation in den vergangenen Jahren durch modernes Imaging verbessert hat, sind die Anforderungen, Erwartungen und Standards für Veröffentlichungen im selben Zeitrahmen gestiegen. Wären eine verstärkte Motorisierung oder schnellere Imaging-Methoden eine gute Möglichkeit? Oder wäre eher eine intelligente Automatisierung geeignet, die nicht nur riesige Datenmengen erzeugen kann, sondern auch exakt die Daten, die Sie benötigen?

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Warum Automatisierung in der Mikroskopie?

Die biologische Mikroskopie, und die Lichtmikroskopie im Besonderen, ist ein wichtiges Werkzeug in modernen Labors für Molekular- und Zellforschung sowie für die Entwicklungsbiologie. Sie ist für einfache Forschungsaufgaben ebenso gut geeignet wie für präklinische und sogar klinische Untersuchungen. Mikroskopieanwendungen beim Imaging werden immer häufiger und ermöglichen Erkenntnisse, die ohne mikroskopisches Imaging nicht möglich wären. Neue Lösungen wie CRISPR/Cas9 für Biologen und andere ähnliche Methoden werden zu neuen Entdeckungen beitragen. Es gab extrem schnelle Entwicklungen auf allen Ebenen der Mikroskopie, beispielsweise bei Kontrast, Beleuchtung, Auflösung, Signalerkennung und Datenverarbeitung, und es ist davon auszugehen, dass es weitere Fortschritte geben wird. Allerdings spielt bei allen modernen Imaging-Systemen genau wie vor 30 Jahren der Faktor Mensch eine große Rolle.

Was ist Automatisierung?

Automatisierung oder automatische Steuerung bezeichnet die Verwendung von Steuerungssystemen für den Betrieb von Geräten und zur Unterstützung von Prozessen, beispielsweise in der Produktion, zu Hause oder in Büroumgebungen.

Im Vergleich zur Motorisierung, die lediglich eine beliebige Komponente mit einem Motor beschreibt, bedeutet Automatisierung, dass nur minimale menschliche Eingriffe erforderlich sind. Der größte Vorteil der Automatisierung ist daher, dass sie eine Arbeitsersparnis mit sich bringt. Außerdem kann sie genutzt werden, um Energie und Werkstoffe einzusparen und die Genauigkeit, Reproduzierbarkeit, Qualität und Präzision zu verbessern.

Verglichen mit anderen automatisierten Systemen wird Automatisierung in der Mikroskopie mit verschiedenen Mitteln – typischerweise in Kombination – erreicht, darunter mechanische, elektrische und elektronische Geräte, Sensoren und Computer.

Automatisiertes Imaging?

Mitte der 1990er-Jahre entwickelten sich Mikroskope zu so genannten Imaging-Systemen, bei denen hauptsächlich analoge Kameras durch digitale ersetzt, Komponenten schrittweise motorisiert und Fortschritte bei der Softwaresteuerung von Komponenten und Detektoren/Kameras gemacht wurden.

Während der vergangenen ein bis zwei Jahrzehnte kamen erweiterte Verarbeitungs- und Speicherlösungen sowie die Integration von Robotern (s. Teaserbild) häufig zu motorisierten Mikroskopen hinzu, um den Durchsatz und die Effizienz von Imaging-Systemen weiter zu steigern.

Dadurch wurden zumindest teilweise einige Automatisierungsziele erreicht. Diese Imaging-Systeme ersparen Wissenschaftlern Arbeits- und Zeitaufwand und verbessern die Genauigkeit, Qualität und Präzision, und nicht zuletzt die Reproduzierbarkeit, von Imaging-Experimenten. Als die Fachzeitschrift Nature etwa 1500 Wissenschaftler zur Reproduzierbarkeit befragte, war sich die Mehrheit der Teilnehmer einig, dass in diesem Bereich „krisenhafte Zustände“ herrschten. Sie hielten beispielsweise „geringe statistische Aussagekraft“ oder „schlechte Analysefunktionen“ für die wahrscheinlichsten Gründe, dass die Reproduzierbarkeit Probleme bereitet [1].

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Aber gilt ein so genanntes vollautomatisches Imaging-System wirklich als solches, wenn es so viele Interaktionspunkte mit dem Menschen gibt? Bei der Einrichtung und Durchführung von Experimenten ist häufig immer noch der Bediener erforderlich und es wird viel Zeit in die Erfassung, Verarbeitung, Analyse und den Export von Bildern und Daten investiert, welche die Forschungs- und Publikationsnormen erfüllen. Welche Schritte in einem typischen Workflow erfordern einen hohen Automatisierungsgrad, damit der Bediener ordnungsgemäß unterstützt wird?

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Einige der moderneren Mikroskopsysteme auf dem Markt bieten die Funktionen aus Tabelle 1. Ein Beispiel für die gelungene Umsetzung von vielen dieser Funktionen ist das System Zeiss Celldiscoverer 7, das mithilfe der ZEN-Software vollständig gesteuert wird und über diverse Automatisierungsfunktionen verfügt, die es zu einem echten automatisierten System machen. Neben vielen anderen Funktionen kann es die Art des Probenträgers erkennen, die Bodenart und -dicke messen und den Probenträger kalibrieren. Und das, ohne dass der Bediener in das System eingreifen oder gar wissen muss, welche Schritte aktuell automatisch vorgenommen werden, um das Imaging-Experiment vorzubereiten.

Anschließend wird die Software beispielsweise ein Screening eines großen Bereichs bei geringer Vergrößerung für bestimmte Objekte (seltene Ereignisse) vornehmen, die automatisch bei hoher Vergrößerung in 3D und über einen längeren Zeitraum hinweg (s. Abb. 2) erfasst werden. Natürlich hört die Automatisierung an diesem Punkt nicht auf, aber allein diese Schritte bringen dem Forscher jedes Mal beim Einlegen einer neuen Probe einige Minuten oder gar Stunden an Zeitersparnis und der Aufwand ist ebenfalls geringer.

Automatisierungsfunktionen

Es gibt einige Funktionen, die Forscher für die Steigerung des Automatisierungsgrads in Betracht ziehen sollten. Ganz besonders wichtig ist die ordnungsgemäße Integration aller motorisierten Komponenten, Sensoren und Eingabegeräte in eine Softwareumgebung. Topmodernes maschinelles Lernen, Objekterkennung und erweiterte Verarbeitungsfunktionen, die mit der Bildaufnahme interagieren und diese beeinflussen können, sind die Grundlagen für erfolgreiche Imaging-Experimente der nächsten Generation. Im Idealfall ermöglicht die Software vordefinierte Konfigurationen und verfügt außerdem über umfassend dokumentierte Schnittstellen, zu denen neue ausführbare Programme und Codeausschnitte gehören; zudem lässt sie den Benutzer Datenbanken für Farbstoffe, Hardware usw. bearbeiten und ergänzen. Erst dann können die neuesten Innovationen aus der Forschergemeinschaft eine bedarfsorientierte, intelligente Automatisierung unterstützen.

Neben der Software können sich allseits bekannte Optionen als nützlich erweisen, beispielsweise die Vorschau- oder Übersichtskamera, ein hardwarebasierter Autofokus und automatisch einstellbare Optiken. Ein integriertes Barcode-Lesegerät kann sich als extrem praktisch erweisen, wenn Barcodes bereits in der Forschungslaborumgebung eingeführt wurden.

Was für Software gilt, trifft auch auf die Hardware zu: Schnittstellen, die mit der neuesten Hardware und dem Zubehör zusammenarbeiten, z.B. Triggeraus- und -eingänge und gut dokumentierte optische Anschlüsse, sind entscheidende Elemente, die zu einer nahtloseren und erfolgreicheren Automatisierung beitragen.

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Gibt es irgendwelche Risiken?

Maximale Automatisierung in sämtlichen Aspekten ist nicht unbedingt immer wünschenswert. In einigen Fällen kann sich der Forscher versucht fühlen, das Experiment allein von der Maschine durchführen zu lassen. Allerdings werden Maschinen von Menschen entwickelt und programmiert, die ebenfalls Fehler machen. Ein falscher Eintrag in eine Datenbank mit Farbstoffen kann beispielsweise zu einer Imaging-Konfiguration führen, die ein Kanal-Übersprechen (Crosstalk) verursacht, welcher vom Forscher mit einem gültigen Signal verwechselt werden könnte. Oder ein System wurde korrekterweise so konfiguriert, dass es bei einem bestimmten Experiment unbrauchbare Bilder verwirft und sogar löscht. Für andere Experimente oder andere Benutzer könnte dies zum Verlust wertvoller Daten führen, wenn keine entsprechenden Anpassungen vorgenommen werden. Dasselbe gilt für die Bildanalyse. Wenn bestimmte Objekte von der Analyse automatisch ausgeschlossen werden, kann dies für die Auswertung des einen Assays notwendig sein, während notwendige Informationen für einen anderen Assay verloren gehen.

Bei allem Vertrauen auf Technologie-Automatisierung können sich die Prüfung der Konfiguration und Einrichtung sowie die Durchführung von schnellen gelegentlichen Plausibilitätstests daher als sehr nützlich erweisen.

Ausblick

Natürlich beginnt die Automatisierung nicht beim Imaging-System und endet auch nicht bei der Erfassung der Bilder. Die Herausforderung, menschliches Eingreifen beim Imaging zu eliminieren, gilt im Allgemeinen auch bei der Automatisierung im Labor. Vor etwa 20 Jahren waren Millionen von Proben pro Jahr und Labor erforderlich, um Investitionen in die Automatisierung der Laborumgebung zu rechtfertigen. Durch die steigenden Standards in Sachen Dokumentation und Reproduzierbarkeit, noch zahlreichere fachübergreifende Forschungsprojekte und die Weiterführung kurzfristiger Forschungsverträge hält die Automatisierung auch Einzug in kleinere Labors. Neue Technologien wie Smart Connected Products und das Internet der Dinge haben das Potenzial, die Mikroskopie zu revolutionieren. Diese muss sich also auf neue Regeln einstellen.

Literatur:

[1] Baker M.: Nature, 452, vol 533, (2016)

* H. Wolff: Carl Zeiss Microscopy GmbH, 07745 Jena

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