Un equipo de investigación en POSTECH, dirigido por el Prof. Chulhong Kim (Departamento de Ingeniería Eléctrica, Departamento de Ingeniería de TI de Convergencia, Departamento de Ingeniería Mecánica, Departamento de Ciencias e Ingeniería Médicas, Escuela de Graduados en Inteligencia Artificial) y Jinah Jung (Departamento de Ingeniería Mecánica ), Departamento de Ingeniería de TI de Convergencia, Departamento de Ingeniería y Ciencias Médicas), junto con el candidato doctoral Yunwoo Park, el Dr. Sampa Mishra (Departamento de Ingeniería de TI de Convergencia) y el Dr. Dong Gyu Huang (Centro de Impresión de Órganos y Células Madre en 3D), desarrolló una tecnología que supera las limitaciones de los métodos de imágenes tradicionales, proporcionando una visualización celular estable y altamente precisa. Se publicaron sus resultados. comunicación de la naturaleza.
En las ciencias biológicas, la microscopía de fluorescencia confocal (CFM) se considera ampliamente para producir imágenes celulares de alta resolución. Sin embargo, requiere tinción fluorescente, lo que plantea el riesgo de fotoblanqueo y fototoxicidad, lo que podría dañar las células en estudio. Por el contrario, la microscopía fotoacústica de infrarrojo medio (MIR-PAM) permite obtener imágenes sin etiquetas preservando al mismo tiempo la integridad celular. Sin embargo, su dependencia de longitudes de onda más largas limita la resolución espacial, lo que dificulta la visualización de estructuras celulares finas con precisión.
Para llenar estos vacíos, el equipo de POSTECH desarrolló un método de imágenes innovador impulsado por aprendizaje profundo interpretable (XDL). Este método convierte imágenes MIR-PAM de baja resolución y sin etiquetas en imágenes de alta resolución, prácticamente moteadas, generadas por CFM. A diferencia de los modelos de IA convencionales, XDL visualiza el proceso de transformación, brindando una mayor transparencia y garantizando confiabilidad y precisión.
El equipo implementó un sistema MIR-PAM de longitud de onda única y diseñó un proceso de obtención de imágenes de dos fases: (1) la fase de mejora de la resolución convierte imágenes MIR-PAM de baja resolución en imágenes de alta resolución, que muestran claramente estructuras celulares complejas como el núcleo. y actina filamentosa, y (2) la fase de tinción virtual produce imágenes teñidas virtualmente sin tintes fluorescentes, Elimina los riesgos asociados con las manchas manteniendo imágenes de calidad CFM. Esta innovadora tecnología proporciona imágenes celulares de alta resolución y prácticamente teñidas sin comprometer la salud celular, una nueva y poderosa herramienta para el análisis de células vivas y la investigación biológica avanzada.
El profesor Chulhong Kim comentó: “Hemos desarrollado una tecnología de transformación de imágenes entre dominios que cumple con las limitaciones físicas de diferentes métodos de obtención de imágenes, proporcionando beneficios complementarios. El método XDL ha aumentado significativamente la estabilidad y confiabilidad del aprendizaje no supervisado”. El profesor Jinah Zhang añadió: “Esta investigación abre nuevas posibilidades para la obtención de imágenes celulares multiplexadas y de alta resolución sin etiquetas. Tiene un inmenso potencial para aplicaciones en análisis de células vivas y estudios de modelos de enfermedades”.
Esta investigación fue posible gracias al apoyo del Ministerio de Educación, el Ministerio de Ciencia y TIC, el Fondo de Desarrollo de Dispositivos Médicos de Corea, el Fondo Coreano para Medicina Regenerativa, el Instituto Coreano para el Avance de la Tecnología (KIAT) y la Escuela de Graduados en Inteligencia Artificial. programa (POSTECH), BK21 Four y proyectos Glocal University 30.