AIMアルゴリズム、超解像度顕微鏡画像をリアルタイム強化

August, 1, 2024, Urbana-Champaign--ナノメートルの精度で分子構造を測定しようとすると、顕微鏡の前を通り過ぎる人、建物内の小さな振動、さらには外の交通など、あらゆるノイズがデータに現れる。新しい処理技術により、光学顕微鏡のデータからノイズがリアルタイムで除去され、科学者は個々の分子を以前の10倍以上正確に追跡できるようになった。

イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(University of Illinois Urbana-Champaign)の生物工学研究者チームは、標準的な方法よりもはるかに高速に超解像光学顕微鏡データから高周波ノイズを除去し、はるかに高い画像解像度をもたらす適応交差最大化(AIM)と呼ばれるアルゴリズムを導入した。このアルゴリズムにより、科学者は化学的および生物学的システムを以前よりもはるかに簡単かつ正確に研究できるようになる。
研究成果は、学術誌「Science Advances」に掲載された。

「われわれの研究室では、従来のアルゴリズムでは処理できないほど多くのデータが生成されるため、当初は高速なアルゴリズムを開発したかったが、AIM(adaptive intersection maximization)はわれわれの分野では前代未聞のサブナノメートルの精度も達成できることが分かった。さらに、従来のツールのような膨大な計算能力を必要としない。ラップトップで実行できる。われわれは、これをすべての顕微鏡ユーザにとってプラグ&プレイツールにしたいと考えている」と、生物工学の研究教授で研究の筆頭著者、Hongqiang Maはコメントしている。

ここ数十年で、1分子局在顕微鏡技術により、科学者は分子スケールの構造を視覚化できるようになり、光学顕微鏡の根本的な限界と考えられていたものを超えた。しかし、実際には、制御不能なノイズ、つまり「ドリフト」によって画像がぼやけ、超解像顕微鏡が最高解像度に達するのを妨げる。

「単一分子のローカリゼーションは、実際には非常に単純な装置を使用するが、画像の解像度に大きく影響する厄介な部分はドリフトである。多くの研究者は、低周波ドリフトのみを除去している。高周波ドリフト(環境ノイズによって引き起こされる微小な振動)を除去するには、計算負荷が高く、大量の時間とリソースが必要になる」と、生物工学の教授でプロジェクトリーダーのYang Liuは話している。

ドリフトを除去する標準的な方法は、画像フレーム間の数学的相関に基づいている。Liuによると、研究室の顕微鏡は大量の画像データを生成するため、スーパーコンピューティングのリソースを使っても画像相関法には何日もかかる。

AIMは隣接するフレームも比較するが、各データポイントを円の中心(位置推定精度で定義)に配置し、その円の内側の他のフレームでポイントを探すことで処理を進める。「交点半径」内の重なり合う点は、1つのローカリゼーション(局在)に凝縮される。次に、凝縮点でこのプロセスをもう一度繰り返す。これらのステップは、最小限の計算リソースしか使用せず、顕微鏡カメラの取得時間よりも高速である。したがって、ドリフト補正された画像を実質的にリアルタイムで生成できる。

研究チームは、シミュレートされたデータと、明確に定義された特徴を持つDNAオリガミと呼ばれる構造の両方を使用してAIMをテストした。このアルゴリズムは構造の局在化に成功し、精度は1nm未満で、標準的な画像相関法よりもはるかに高い約10nmであることが判明した。

Liu教授の研究室では、疾患検出を強化するために開発中の高スループット顕微鏡技術にAIMを組み込む予定である。しかし、Liuは、このアルゴリズムが生物学や生物工学のあらゆる分野に応用されると考えている。「これは高速で使いやすいツールであり、コミュニティ全体が広くアクセスできるようにしたいと考えている。われわれは、ソフトウェアを一般に公開している。われわれは、このちょっとした後処理で画像の解像度を向上させてもらいたい」と同教授は、話している。

本研究は、「Towards drift-free high-throughput nanoscopy through adaptive intersection maximization」と題し、オンラインで公開されている。DOI:10.1126/sciadv.adm7765