Wien/Heidelberg – Weil die bisherigen Computerprogramme beim Aufbau dreidimensionaler Ansichten von Objekten unterm Mikroskop recht langsam und ungenau waren, setzte der österreichische Physiker Robert Prevedel Künstliche Intelligenz (KI) darauf an: Mit Kollegen ließ er Computeralgorithmen bei zweidimensionalen Bildern lernen, wie man Mikroskop-Bilder richtig behandelt, bis sie hochpräzise dreidimensionale Ansichten verarbeiten konnten. Die Studie erschien im Fachjournal "Nature Methods".

Mit sogenannter Lichtfeldmikroskopie können Forscher schnelle biologische Vorgänge wie Nervensignale im Gehirn von kleinen Fischen von allen Seiten beobachten oder auch wie deren Herz rasch schlägt. Weil diese Mikroskope dabei ungemein große Datenmengen produzieren, schaffen es die Computer anschließend aber nur in tagelanger Rechenarbeit und mit recht geringer Auflösung, daraus dreidimensionale, bewegte Ansichten zusammenzuzimmern. Bei einer anderen Technik namens Lichtscheibenmikroskopie entstehen zwar in Windeseile hochauflösende Bilder, aber diese sind wiederum nur zweidimensionale Momentaufnahmen.

Training an zweidimensionalen Bildern

Ein Team um Prevedel und Anna Kreshuk vom Europäischen Laboratorium für Molekularbiologie (EMBL) in Heidelberg (Deutschland) hat das Problem nun mit KI gelöst. Die Forscher ließen ausgeklügelte Algorithmen an zweidimensionalen Lichtscheibenmikroskopie-Bildern trainieren, damit diese anschließend auch flott probate dreidimensionale Lichtfeldmikroskopie-Ansichten von biologischen Vorgängen wie dem Schlagen eines Medakafisch-Herzens kreieren konnten.

"Künstliche Intelligenz erlaubte uns, die verschiedenen Mikroskopie-Techniken zu kombinieren, sodass wir nun rasch Lichtfeldmikroskopie-Ansichten herstellen können und fast die gleiche Auflösung wie mit Lichtscheibenmikroskopie erreichen", erklärten sie. (APA, 21.5.2021)