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Mikroskopie

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30.05.2012 - Am Institut für Molekulare Biotechnologie in Wien (IMBA) wurde eine neue Methode entwickelt, mit der sich Mikroskopiebilder erstmals vollständig automatisiert auswerten lassen.

Bisher kam bei der Auswertung mikroskopischer Aufnahmen vor allem das sogenannte Supervised Machine Learning zum Einsatz. Dabei werden einem Computer von Wissenschaftlern genaue Kriterien vorgegeben, nach denen dieser die Daten sortiert – im Extremfall bis zu mehrere Millionen Bilder pro Experiment. Das Team um den Biologen Daniel Gerlich wählte einen anderen Ansatz: Statt den Vorgaben eines Forschers zu folgen, identifizierte der Computer selbständig die notwendigen Kriterien, nach denen die Bilder zugeordnet werden müssen. Dieses neue Verfahren, das Unsupervised Machine Learning, stellten die Wissenschaftler im Fachmagzin Nature Methods vor. Es birgt entscheidende Vorteile im Vergleich zum älteren Modell. Ohne den menschlichen Einfluss ist eine höhere Objektivität ebenso gewährleistet wie eine bessere Reproduzierbarkeit der Ergebnisse, hinzu kommt eine beträchtliche Zeitersparnis. „Der Biologe wird natürlich auch in Zukunft gebraucht, aber statt monoton Bilder auszuwerten kann er sich seinen eigentlichen Aufgaben zuwenden, wie Hypothesen aufzustellen oder Experimente zu designen“, sagt Daniel Gerlich.

Gerlich selbst setzte die Technik beim Thema Zellteilung ein: Mit der Vorgabe, die Teilung der Zelle in sechs Phasen zu unterscheiden, konnte das System selbstständig die strukturellen Veränderungen während des Teilungsprozesses erkennen und ähnlich aussehende Bilder den einzelnen Teilungsphasen zuordnen, so Gerlich. Das größte Problem vollautomatisierter Zellerkennung – die hohe Variabilität der Zellstrukturen – lösten Gerlich und seine Gruppe, indem sie eine Zeitkomponente einfügten. Es wurden also keine isolierten Bilder mehr betrachtet, sondern zeitliche Abläufe, was die Ergebnisse im Vergleich zu herkömmlichen Methoden wesentlich genauer machte. So setzte, laut Gerlich, erst die Zeitachse die vielen einzelnen Datensätze in den richtigen Zusammenhang. Dadurch könne Unsupervised Machine Learning zu einem wertvollen Werkzeug der modernen Zellbiologie werden.

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Angaben ohne Gewähr, Stand: 17.04.2014

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