El tejido cerebral es uno de los especímenes más intrincados que posiblemente los científicos hayan tratado jamás. Repleto de una cantidad de información actualmente inconmensurable, el cerebro humano es el dispositivo computacional más sofisticado con su red de alrededor de 86 mil millones de neuronas. Comprender tal complejidad es una tarea difícil y, por lo tanto, hacer progresos requiere tecnologías para desentrañar las diminutas y complejas interacciones que tienen lugar en el cerebro a escalas microscópicas. Por lo tanto, la imagen es una herramienta habilitadora en neurociencia.
La nueva tecnología de imágenes y reconstrucción virtual desarrollada por el grupo de Johann Danzl en ISTA es un gran salto en la actividad cerebral de imágenes y se llama acertadamente LIONESS : nanoscopia optimizada de información en vivo que permite la segmentación saturada. LIONESS es una tubería para obtener imágenes, reconstruir y analizar tejido cerebral vivo con una resolución espacial y exhaustiva que no era posible hasta ahora.
« Con LIONESS, por primera vez, es posible obtener una reconstrucción completa y densa del tejido cerebral vivo. Al obtener imágenes del tejido varias veces, LIONESS nos permite observar y medir la biología celular dinámica en el cerebro ». dice el primer autor Philipp Velicky. « La salida es una imagen reconstruida de los arreglos celulares en tres dimensiones, con el tiempo formando la cuarta dimensión, ya que la muestra se puede visualizar en minutos, horas o días », agrega.
Con LIONESS, los neurocientíficos pueden obtener imágenes del tejido cerebral vivo y lograr imágenes en 3D de alta resolución sin dañar la muestra viva.
Colaboración e IA la clave
La fuerza de LIONESS radica en la óptica refinada y en los dos niveles de aprendizaje profundo, un método de Inteligencia Artificial, que conforman su núcleo : el primero mejora la calidad de la imagen y el segundo identifica las diferentes estructuras celulares en el denso entorno neuronal..
La tubería es el resultado de una colaboración entre el grupo Danzl, el grupo Bickel, el grupo Jonas, el grupo Novarino y las Unidades de Servicio Científico de ISTA, así como otros colaboradores internacionales. « Nuestro enfoque fue reunir un grupo dinámico de científicos con una experiencia combinada única a través de los límites disciplinarios, que trabajan juntos para cerrar una brecha tecnológica en el análisis del tejido cerebral », dice Johann Danzl de ISTA.
superando obstáculos
Anteriormente, era posible obtener reconstrucciones de tejido cerebral mediante microscopía electrónica. Este método crea imágenes de la muestra en función de sus interacciones con los electrones. A pesar de su capacidad para capturar imágenes con una resolución de unos pocos nanómetros, una millonésima de milímetro, la microscopía electrónica requiere que una muestra se fije en un estado biológico, que debe ser seccionada físicamente para obtener información 3D. Por lo tanto, no se puede obtener información dinámica.
Otra técnica previamente conocida de microscopía de luz permite la observación de sistemas vivos y registrar volúmenes de tejido intacto cortándolos « ópticamente » en lugar de físicamente. Sin embargo, la microscopía de luz se ve gravemente obstaculizada en su poder de resolución por las mismas propiedades de las ondas de luz que utiliza para generar una imagen. Su resolución en el mejor de los casos es de unos pocos cientos de nanómetros, un grano demasiado grueso para capturar detalles celulares importantes en el tejido cerebral.
Usando microscopía de luz de súper resolución, los científicos pueden romper esta barrera de resolución. Un trabajo reciente en este campo, denominado SUSHI (imágenes de sombras de superresolución), mostró que la aplicación de moléculas de colorante en los espacios alrededor de las células y la aplicación de la técnica de superresolución STED (agotamiento de emisiones estimulado), ganadora del Premio Nobel, revelan ‘sombras’ superresueltas. ‘ de todas las estructuras celulares y así visualizarlas en el tejido. Sin embargo, ha sido imposible obtener imágenes de volúmenes completos de tejido cerebral con una resolución mejorada que coincida con la compleja arquitectura 3D del tejido cerebral. Esto se debe a que el aumento de la resolución también implica una alta carga de luz de imagen en la muestra, lo que puede dañar o ‘freír’ el tejido vivo sutil.
Aquí radica la destreza de LIONESS, ya que se desarrolló, según los autores, para condiciones de imagen « rápidas y suaves », manteniendo viva la muestra. La técnica lo hace mientras proporciona una superresolución isotrópica, lo que significa que es igualmente buena en las tres dimensiones espaciales, que permite la visualización de los componentes celulares del tejido en detalle resuelto a nanoescala 3D.
LIONESS recopila solo la poca información de la muestra necesaria durante el paso de obtención de imágenes. A esto le sigue el primer paso de aprendizaje profundo para completar información adicional sobre la estructura del tejido cerebral en un proceso llamado Restauración de imágenes. De esta manera innovadora, logra una resolución de alrededor de 130 nanómetros, mientras es lo suficientemente suave para obtener imágenes de tejido cerebral vivo en tiempo real. Juntos, estos pasos permiten un segundo paso de aprendizaje profundo, esta vez para dar sentido a los datos de imágenes extremadamente complejos e identificar las estructuras neuronales de manera automatizada.
Recorrido de referencia
« El enfoque interdisciplinario nos permitió romper las limitaciones entrelazadas en la resolución del poder y la exposición a la luz del sistema vivo, dar sentido a los datos 3D complejos y acoplar la arquitectura celular del tejido con mediciones moleculares y funcionales », dice Danzl.
Para la reconstrucción virtual, Danzl y Velicky se asociaron con expertos en computación visual : el grupo Bickel en ISTA y el grupo dirigido por Hanspeter Pfister en la Universidad de Harvard, quienes contribuyeron con su experiencia en segmentación automatizada, el proceso de reconocimiento automático de estructuras celulares en el tejido. — y visualización, con el apoyo adicional del científico del personal de análisis de imágenes de ISTA, Christoph Sommer. Para las estrategias de etiquetado sofisticadas, contribuyeron neurocientíficos y químicos de Edimburgo, Berlín e ISTA. En consecuencia, fue posible unir mediciones funcionales, es decir, leer las estructuras celulares junto con la actividad de señalización biológica en el mismo circuito neuronal vivo. Esto se hizo tomando imágenes de los flujos de iones de calcio en las células y midiendo la actividad eléctrica celular en colaboración con el grupo Jonas en ISTA. El grupo de Novarino contribuyó con organoides cerebrales humanos, a menudo llamados minicerebros que imitan el desarrollo del cerebro humano. Los autores subrayan que todo esto se facilitó gracias al apoyo experto de las unidades de servicios científicos de primer nivel de ISTA.
La estructura y la actividad del cerebro son muy dinámicas; sus estructuras evolucionan a medida que el cerebro realiza y aprende nuevas tareas. Este aspecto del cerebro a menudo se denomina « plasticidad ». Por lo tanto, observar los cambios en la arquitectura de los tejidos del cerebro es esencial para descubrir los secretos detrás de su plasticidad. La nueva herramienta desarrollada en ISTA muestra potencial para comprender la arquitectura funcional del tejido cerebral y, potencialmente, de otros órganos al revelar las estructuras subcelulares y capturar cómo podrían cambiar con el tiempo.