סיקור מקיף

החיים בסופר-רזולוציה

חוקרים בפקולטות להנדסה ביו-רפואית ובהנדסת חשמל בטכניון פיתחו שיטה לדימות ביולוגי בסופר-רזולוציה ביעילות חסרת תקדים

(מימין לשמאל) ד"ר תומר מיכאלי, ד"ר יואב שכטמן, אליאס נעמה וד"ר לוסיאן וייס. צילום: דוברות הטכניון
(מימין לשמאל) ד"ר תומר מיכאלי, ד"ר יואב שכטמן, אליאס נעמה וד"ר לוסיאן וייס. צילום: דוברות הטכניון

קבוצת חוקרים מהטכניון פיתחה טכנולוגיה חדשנית לדימות ביולוגי מבוסס מולקולות בודדות. המחקר התבצע על ידי הסטודנט אליאס נעמה והפוסט-דוקטורנט ד"ר לוסיאן וייס בהנחיית ד"ר יואב שכטמן מהפקולטה להנדסה ביו-רפואית וד"ר תומר מיכאלי מהפקולטה להנדסת חשמל ע"ש ויטרבי. הטכנולוגיה החדשה מספקת תמונה מדויקת ברזולוציה גבוהה ובמהירות חסרת תקדים, וזאת ללא צורך בידע מוקדם על צורת הדגם הנבדק. במאמר שהתפרסם לאחרונה בכתב העת Optica מציגים חברי הקבוצה גישה חדשנית המובילה לשחזור חסר תקדים מבחינת מהירות ודיוק (סופר-רזולוציה). זאת באמצעות למידה עמוקה (Deep-Learning) ברשתות נוירונים רבודות מלאכותיות.

רשתות נוירונים רבודות הן מערכות המבצעות קיטלוג מהיר, יעיל ומדויק של נתונים. בדומה למוח האנושי, הן בנויות משכבות של נוירונים (תאי עצב) מלאכותיים. המבנה ההיררכי הזה מאפשר להן לנתח מידע מורכב ובעיקר לזהות דפוסים במידע זה.

הטכנולוגיה החדשה שפותחה בטכניון מצליחה, באמצעות רשתות כאלה, לייצר תמונה שלמה ומדויקת ישירות מתוך המידע הגולמי – מידע המגיע מהאור הנפלט מהדגם הנחקר בעקבות הקרנתו בלייזר. בנוסף, היא אינה דורשת מהמשתמש מיומנות מיוחדת כלשהי ואינה מצריכה שום ידע קודם בנוגע לצורת הדגם – זאת בניגוד לשיטות קודמות.

רזולוציה, או חדות התמונה, היא אחד האתגרים הגדולים באופטיקה. במיקרוסקופיה האופטית המסורתית היא מוגבלת על ידי "גבול הדיפרקציה" – גבול שנוסח על ידי הפיזיקאי הגרמני ארנסט קרל אַבֶּה בשנת 1873. אבה הוכיח כי הרזולוציה הפוטנציאלית של מיקרוסקופ לא תוכל לעבור גבול מסוים – בערך מחצית מאורכו של גל האור. במילים אחרות, אם אנחנו משתמשים באורך גל נראה לעין האנושית, לא נוכל להפריד עצמים קטנים יותר מ~200-300 ננומטר. כאשר מדובר במבנים ביולוגיים זעירים, רזולוציה זו אינה מספקת.

מאז המאה ה-19 השתכללה המיקרוסקופיה האופטית, וטכנולוגיות חדשות הצליחו "לעקוף" את חוק אבה ולהפיק רזולוציות גבוהות הרבה יותר, הקרויות "סופר-רזולוציה". עם זאת, מיקרוסקופיה של מבנים ביולוגיים זעירים היא עדיין אתגר גדול. זאת בין השאר משום שגלים קצרים, המאפשרים רזולוציה גבוהה, נושאים אנרגיה גבוהה ולכן עלולים לפגוע בתא הביולוגי. יתר על כן, כאשר אנו חוקרים תאים חיים, מהירות הסריקה קריטית בגלל הדינמיות של התא החי.

מיקרוסקופיית-מיקום, הידועה בכינוייםPALM וSTORM-, היא טכנולוגיה חדשה המבוססת על הבהוב מולקולות בודדות ומרוחקות זו מזו – מרוחקות מספיק כדי שאפשר יהיה לקבוע את מיקומה של כל אחת מהן. המידע המתקבל הוא למעשה רצף של תמונות המנותחות באמצעים ממוחשבים ומתורגמים לתמונה אחת בסופר-רזולוציה – רזולוציה משופרת בערך פי 10 מזו של מיקרוסקופיה רגילה. השיטה זיכתה את ממציאה, אריק בציג, בפרס נובל בכימיה בשנת 2014, יחד עם מורנר וסטפן הל.

עם זאת, גם טכנולוגיה חדשה זו סובלת מבעיות הקשורות לתהליך של שחזור התמונה האחת מתוך תיעוד ההבזקים הרבים. למשל, כאשר מולקולות סמוכות מהבהבות באותו זמן, תמונתן חופפת ומקשה על זיהוי מיקומה כל אחת בנפרד. לצורך פתרון בעיה זו פותחו במהלך השנים שיטות חישוביות שונות, אך הן סובלות מסיבוכיות חישובית גבוהה, זמן ריצה ממושך מאוד וצורך בבחירת פרמטרים מתאימים המקשים על השימוש בפני משתמשי קצה שאינם מומחים בנבכי האלגוריתמים. לכן, המאמר של חוקרי הטכניון הוא פריצת דרך משמעותית מאוד בתחום המיקרוסקופיה.

משמאל לימין: תמונת המיקרוסקופ המקורית, שחזור המקור בשיטת CELO ושחזור בשיטה שפותחה בטכניון
משמאל לימין: תמונת המיקרוסקופ המקורית, שחזור המקור בשיטת CELO ושחזור בשיטה שפותחה בטכניון

המחקר נערך בתמיכת קרן המחקר של גוגל, קרן צוקרמן, הטכניון (באמצעות Career Advancement Chairship, קרן אולנדורף וקרן טאוב), מלגת אלון והקרן הלאומית למדע. חברת NVIDIA תרמה לקבוצת המחקר את כרטיס המסך החדשני Titan Xp GPU.
למאמר המדעי

3 תגובות

  1. המאמר כבר מצוטט ע"י 8 מאמרים שנמצאים ב Arxiv כלומר טרם פורסמו.
    אין בו מתימטיקה יש בו זיהוי יישום והתאמת הרשת ליישום. שזה לא רע בכלל.

  2. המאמרים על בינה יופי. כתבות טובות.

    יש מקום לדעתי בלבד לכתבות בנושא מחקר בסיסי – תיאוריות הגישור של לנגלנד – מעבר בין תיאוריות לשם יישום בין תחומי, תיאורית information bottleneck של נפתלי תשבי – כיצד חושבת בינה מלאכותית, תיאורית ה modified gravity ליתר דיוק gravitational entropy של ורלינד – פרופסור מלא בצרן ובאוטרכט הולנד. פרופסור עמית בפרינסטון לשעבר. מצליח לחשב את כל אפקטי החומר האפל בלי חומר אפל ולעבור מתיאוריה אחת לשניה בקלות.

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר.

דילוג לתוכן