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Lebendzellanalyse

Mikroskopie mit künstlicher Intelligenz

| Redakteur: Christian Lüttmann

Künstliche Intelligenz (KI) soll die Mikroskopie beim High-Content-Screening auf ein neues Level bringen. So hat das Unternehmen Olympus eine neue, KI-basierte Software entwickelt, die sowohl die Qualität der Daten als auch die Lebensfähigkeit der Zellen verbessern soll.

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Dank künstlicher Intelligenz soll das Screening von lebenden Zellen mit der Software von Olympus noch schneller gehen.
Dank künstlicher Intelligenz soll das Screening von lebenden Zellen mit der Software von Olympus noch schneller gehen.
(Bild: Olympus)

Mit den Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz will der Mikroskop-Hersteller Olympus neue Voraussetzungen für die moderne Life-Science-Forschung schaffen. Das High-Content-Screening(HCS)-System scanR 3.1 vereint die Modularität und Flexibilität eines mikroskopbasierten Aufbaus mit der Automatisierung, der Geschwindigkeit, dem Durchsatz und der Reproduzierbarkeit von HCS-Anwendungen. Der Clou der neuen Version soll laut Unternehmensangaben das Konzept der „selbstlernenden Mikroskopie“ sein: Es 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 selbstständig Referenzdaten für den Lernprozess zu generieren. Daraufhin werden faltende neuronale Netzwerke (Convolutional Neural Networks) eingesetzt, um autonom robuste Algorithmen zu schaffen, die innerhalb kürzester Zeit große Bilderreihen analysieren können. Die Einrichtungszeit soll damit auf ein Minimum reduziert werden.

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Anwendungsbeispiel: Markierungsfreie Quantifizierung

Eine beispielhafte Anwendung für die Leistungsfähigkeit von Künstlicher Intelligenz (KI) in HCS ist die markierungsfreie Quantifizierung lebender Zellen. So kann die KI-unterstützte Software scanR die Position der Kerne in den Näpfchen von Mikrotiterplatten zuverlässig aus Hellfelddurchlichtbildern bestimmen – mit einer Genauigkeit, die der Fluoreszenz in nichts nachsteht, heißt es in einer Pressemeldung. 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 Phototoxizität, was laut Olympus zu einer einfacheren und schnelleren Bilderfassung sowie einer besseren Lebensfähigkeit der Zellen führt.

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

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