Att förstå celler som integrerade system är en utmaning som är central för modern biologi. Även om olika mikroskopi metoder kan användas för att sondera olika aspekter av biologisk organisation, varje metod presenterar begränsningar som slutligen begränsar en syn till en enhetlig cellorganisation. Till exempel, medan fluorescencemicroscopy kan lösa subcellulär struktur i levande celler, är det dyrt, långsamt, och kan skada celler. Här presenterar vi en etikettfri metod för att förutsäga 3D-fluorescens direkt från överförda ljusbilder och visar att den kan användas för att generera flerstrukturerade integrerade bilder. Vi visar sedan att samma metod kan användas för att förutsäga immunofluorescens från elektronmikrografi ingångar, utvidga metoden till ett bredare spektrum av bioimaging applikationer. De olika avbildningsmetoder som för närvarande används för att fånga detaljer i cellulär organisation alla nuvarande restriktioner med avseende på kostnader, spatio-temporal upplösning, och prov perturbation. Fluorescensmikroskopi tillåter avbildning av specifika proteiner och strukturer av intresse genom att märka dem specifikt; men det kräver avancerad instrumentering och tidskrävande provberedning. Kritiskt, prov är föremål för betydande fototoxicitet och fotoblekning, skapa en avvägning mellan datakvalitet och tidsskalor tillgängliga för levande celltomografi 1, 2. Dessutom begränsas antalet samtidiga fluorescerande taggar av både spektrummättnad och cellhälsa, vilket begränsar antalet parallella etiketter som kan avbildas tillsammans. Överförd ljusmikroskopi, t.ex. ljusfält, fas, DIC, etc., är däremot relativt billig och märkning/färgfri, med kraftigt minskad fototoxicitet 3 och förenklad provberedning. Även om värdefull information om cellorganisation är uppenbar i överförda ljusbilder; de saknar den tydliga kontrasten av fluorescencemärkning, en begränsning som också finns i andra allmänt använda mikroskopi metoder. Elektronmikrografer innehåller till exempel en rik uppsättning biologiska detaljer om subcellulär struktur, men kräver ofta tråkiga experttolkningar. En metod som kunde kombinera klarheten i fluorescensmikroskopi med den relativa enkelheten och den blygsamma kostnaden för andra bildtekniker skulle presentera ett banbrytande verktyg för biologisk insikt i den integrerade organisationen av subcellulära strukturer. Konvolutionella neurala nätverk (CNN) fånga icke-linjära relationer över stora rumsliga områden av bilder, vilket resulterar i kraftigt förbättrad prestanda för bildigenkänning uppgifter jämfört med klassiska maskininlärningsmetoder. Här presenterar vi ett CNN-baserat verktyg som använder en U-Net-arkitektur 4 (Supplementary Fig. 1, se Metoder) för att modellera genediterade hips cellinjer, utvecklade bildbaserade analyser, och registrerade de höga replikatdata som lämpar sig för modellering och utan vilka detta arbete inte skulle ha varit möjligt. Vi tackar särskilt Allen Institute for Cell Science Gene Editing, Assay Development, Microscopy, och Pipeline team för att tillhandahålla cellinjer och bilder av olika transmitterade ljus avbilda modaliteter, och särskilt Kaytlyn Gerbin, Angel Nelson, och Haseeb Malik för att utföra kardiomyocyte differentiering och kultur, Winnie Leung, Joyce Tang, Melissa Hendershott och Nathalie Gaudreault för att samla ytterligare tidsserier, CAAX-märkt, cardiomyocyte, HEK-293, och HT-1080 data. Vi vill tacka Allen Institute for Cell Science Animated Cell team och Thao Do specifikt för att ge sin expertis i figur förberedelse. Vi tackar Daniel Fernandes för att han utvecklat ett tidigt bevis på koncept 2D-version av modellen. Vi vill tacka medlemmar av Allen Institute for Brain Science Synapse Biologi avdelning för att förbereda prover och ge bilder som var grunden för utbildning konjugerade matris tomografi data. Dessa bidrag var helt avgörande för modellutvecklingen. Cardiomyocyte och hipSC data i denna publikation härleddes från celler i Allen Cell Collection, en samling fluorescerande märkta hipSCs som härrör från föräldra WTC linje som tillhandahålls av Bruce R.
Ounkomol m.fl. REF använde sedan en modifierad U-net struktur för att förutsäga 3D fluorescerande bilder med 3D ljusfältsdata.
Label-free prediction of three-dimensional fluorescence images from transmitted light microscopy
{'venue': None, 'journal': 'bioRxiv', 'mag_field_of_study': ['Biology']}