Un equipo de investigación en POSTECH, dirigido por los profesores 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 Jinnah Jung (Departamento de Ingeniería Mecánica) estaban haciendo Departamento de Ingeniería de TI de Convergencia, Departamento de Ingeniería y Ciencias Médicas), junto con el candidato a doctorado Eunwoo Park, el Dr. Sampa Misra (Departamento de Ingeniería de TI de Convergencia) y el Dr. Dong Gio Huang (Centro de Impresión de Órganos 3D y Células Madre) desarrolló una tecnología que supera las limitaciones de los métodos de obtención de imágenes tradicionales, proporcionando células estables y de alta precisión. Los conceptos se publicaron en sus hallazgos. Comunicaciones de la naturaleza.
En las ciencias biológicas, se considera ampliamente que la microscopía de fluorescencia confocal (CFM) produce imágenes celulares de alta resolución. Sin embargo, esto requiere tinción fluorescente, lo que plantea riesgos 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 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 enfoque convierte imágenes MIR-PAM sin etiquetas y de baja resolución en imágenes teñidas funcionalmente de alta resolución producidas por CFM. A diferencia de los modelos de IA tradicionales, XDL ofrece una mayor transparencia al visualizar el proceso de transformación, lo que garantiza 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 núcleos y actina filamentosa, y (2) el paso de tinción virtual produce imágenes prácticamente teñidas sin tintes fluorescentes, lo que elimina los riesgos asociados con la tinción y al mismo tiempo mantiene la calidad de imagen CFM. hace Esta innovadora tecnología proporciona imágenes celulares de alta resolución, prácticamente sin teñir, sin comprometer la salud celular, y ofrece 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 supera las limitaciones físicas de diferentes métodos de obtención de imágenes y ofrece beneficios complementarios. El enfoque XDL mejora la solidez y confiabilidad del aprendizaje no supervisado. Ha aumentado significativamente”. El profesor Jinnah Jung añadió: “Esta investigación abre nuevas posibilidades para la obtención de imágenes celulares multiplexadas y de alta resolución sin etiquetas. Tiene un enorme 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. (POSTECH), BK21 Four y Proyecto Glocal University 30.
