Selbstlernende Mikroskopie fürs High-Content-Screening
Künstliche Intelligenz beschleunigt Lebendzellanalyse
Olympus nutzt in seinem neuen High-Content-Screening(HCS)-System ScanR 3.1 die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz und schafft damit völlig neue Voraussetzungen für die moderne Life-Science-Forschung.
ScanR 3.1 vereint – nach Angaben des Unternehmens – die Modularität und Flexibilität eines mikroskopbasierten Aufbaus mit der Automatisierung, der Geschwindigkeit, dem Durchsatz und der Reproduzierbarkeit von HCS-Anwendungen. Als "Clou" der neuen Version bezeichnet Olympus das Konzept der „selbstlernenden Mikroskopie“. 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 ganz ohne manuelle Annotationen 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 wird damit auf ein Minimum reduziert.
Markierungsfreie Quantifizierung lebender Zellen
Eine beispielhafte Anwendung für die Leistungsfähigkeit von KI in HCS ist die markierungsfreie Quantifizierung lebender Zellen. So kann die HCS-Software scanR von Olympus die Position der Kerne in den Näpfchen von Mikrotiterplatten zuverlässig nur aus Hellfelddurchlichtbildern bestimmen – mit einer Genauigkeit, die der Fluoreszenz in nichts nachsteht. 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 zu einer einfacheren und schnelleren Bilderfassung sowie einer besseren Lebensfähigkeit der Zellen führt.
Quelle: Olympus
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