Microscopie: SQUIRREL pour en finir avec les images à la noix !
Publié par Adrien le 26/02/2018 à 00:00
Source: CNRS-INSB
La microscopie de super-résolution permet d'observer l'architecture cellulaire jusqu'à des détails de quelques dizaines de nanomètres, mais il est parfois difficile au chercheur intéressé par ces techniques d'évaluer précisément la qualité des images obtenues. Pour répondre à ce besoin (Les besoins se situent au niveau de l'interaction entre l'individu et l'environnement. Il est souvent fait un classement des besoins humains en trois grandes catégories : les besoins primaires, les besoins secondaires et les...), les équipes de Christophe Leterrier à Marseille, Ricardo Henriques et Jason Mercer à Londres ont développé et validé une approche appelée SQUIRREL. Implémenté sous forme de logiciel libre (Un logiciel libre est un logiciel dont l'utilisation, l'étude, la modification, la duplication et la diffusion sont universellement autorisées sans contrepartie financière. Les droits...), cet algorithme a fait l'objet (De manière générale, le mot objet (du latin objectum, 1361) désigne une entité définie dans un espace à trois dimensions, qui a une fonction précise, et qui peut être désigné par une étiquette verbale. Il est défini par les relations...) d'un article publié le 19 février 2018 dans la revue Nature Methods. SQUIRREL ouvre la voie à la mise au point (Graphie) de microscopes intelligents adaptant leur fonctionnement pour optimiser les images acquises.


Figure: Principe de l'algorithme SQUIRREL. L'algorithme part d'une image super-résolue (en vert) et de l'image correspondante en microscopie limitée par la diffraction (La diffraction est le comportement des ondes lorsqu'elles rencontrent un obstacle qui ne leur est pas complètement transparent ; le phénomène peut être interprété par la diffusion...) (en magenta). Après alignement des deux images, un calcul de la fonction de diffraction (RSF) et une normalisation de l'intensité de l'image super-résolue sont effectués pour obtenir l'image super-résolue "théoriquement" limitée par la diffraction (SR convoluée et normalisée). Ces deux images sont comparées, établissant des scores de mesure de qualité (RSE et RSP) ainsi qu'une cartographie (La cartographie désigne la réalisation et l'étude des cartes géographiques. Le principe majeur de la cartographie est la représentation de données sur...) des erreurs sur l'image super-résolue.


Animation: Image super-résolue STORM d'anneaux d'actine le long d'un axone (Un axone ou fibre nerveuse est le prolongement long, mince et cylindrique d'un neurone qui conduit les impulsions électriques en dehors du corps cellulaire. Les axones sont effectivement les principales lignes de transmission...). L'animation montre l'évolution de la qualité de l'image super-résolue selon la longueur (La longueur d’un objet est la distance entre ses deux extrémités les plus éloignées. Lorsque l’objet est filiforme ou en forme de lacet, sa longueur est celle de l’objet complètement...) de la séquence d'images choisie pour la générer (de 500 à 60 000 images). SQUIRREL permet de déterminer que la qualité est optimale après 30 000 images acquises et se dégrade ensuite de 30 000 à 60 000 images. Ceci permet d'ajuster la longueur des acquisitions et d'économiser du temps (Le temps est un concept développé par l'être humain pour appréhender le changement dans le monde.) pour les acquisitions suivantes.
© Siân Culley, Ricardo Henriques, Christophe Leterrier

Inventée il y a un peu plus de dix ans, la microscopie de super-résolution est une révolution méthodologique pour les sciences du vivant. Cette avancée majeure, couronnée du prix Nobel de Chimie (Le prix Nobel de chimie est décerné une fois l'an, depuis 1901, par l'Académie royale des sciences de Suède à un scientifique dont l'œuvre et les travaux ont rendu de...) en 2014, permet l'observation (L’observation est l’action de suivi attentif des phénomènes, sans volonté de les modifier, à l’aide de moyens d’enquête et d’étude...) directe des composants cellulaires et de leur comportement à une échelle nanométrique. Cependant, l'obtention d'images de qualité nécessite des conditions optimales de préparation d'échantillon (De manière générale, un échantillon est une petite quantité d'une matière, d'information, ou d'une solution. Le mot est utilisé dans différents domaines :), d'acquisition (En général l'acquisition est l'action qui consiste à obtenir une information ou à acquérir un bien.) d'images et de traitement des données (Dans les technologies de l'information (TI), une donnée est une description élémentaire, souvent codée, d'une chose, d'une transaction d'affaire, d'un événement, etc.). L'absence de procédure simple pour diagnostiquer et identifier les sources d'une qualité d'image insuffisante sont un frein (Un frein est un système permettant de ralentir, voire d'immobiliser, les pièces en mouvement d'une machine ou un véhicule en cours de déplacement.) à la large adoption de la microscopie super-résolutive par la communauté des chercheurs en biologie (La biologie, appelée couramment la « bio », est la science du vivant. Prise au sens large de science du vivant, elle recouvre une partie...).

Pour résoudre ce problème, des scientifiques du MRC Laboratory for Molecular Cell Biology (LMCB) à l'University College de Londre (Londres (en anglais : London - /?l?nd?n/) est la capitale ainsi que la plus grande ville d'Angleterre et du Royaume-Uni. Fondée il y a plus de 2 000 ans par les Romains, la ville est...), du Francis Crick Institute, et de l'Institut (Un institut est une organisation permanente créée dans un certain but. C'est habituellement une institution de recherche. Par exemple, le Perimeter Institute for Theoretical...) de NeuroPhysiopathologie de Marseille (CNRS/Aix-Marseille Université) ont développé une approche originale appelée SQUIRREL (Super-resolution QUantitative Image Rating and Reporting of Error Locations, soit Évaluation quantitative des images de super-résolution et localisation des erreurs). SQUIRREL est capable de déterminer la qualité des images de super-résolution acquises par tous types de microscope, et de mettre en évidence la présence d'artefacts optiques. Grâce à cette évaluation, SQUIRREL permet aux chercheurs d'optimiser leurs images en identifiant (En informatique, on appelle identifiants (également appelé parfois en anglais login) les informations permettant à une personne de s'identifier auprès d'un...) la source de ces artefacts. Ceci ouvre la voie à la mise au point de microscopes intelligents pourvu de modules SQUIRREL permettant de déterminer les conditions optimales d'imagerie (L’imagerie consiste d'abord en la fabrication et le commerce des images physiques qui représentent des êtres ou des choses. La fabrication...) et de les adapter en temps réel chaque échantillon.
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