Osservare contemporaneamente numerosi organismi vivi, senza rinunciare alla velocità o ai dettagli, potrebbe diventare più semplice grazie a un nuovo microscopio computazionale sviluppato da un gruppo guidato dalla UC Berkeley. Il sistema acquisisce 25,2 miliardi di pixel al secondo e raggiunge una risoluzione di 3 micrometri su un’area di 5 centimetri quadrati, registrando 120 fotogrammi al secondo. Il risultato, descritto in uno studio pubblicato su Nature Photonics, nasce dall’integrazione di 48 sensori, un componente ottico diffrattivo progettato appositamente e un algoritmo che ricostruisce le parti mancanti dell’immagine.
- Il microscopio raggiunge una risoluzione di 3 micrometri su 5 centimetri quadrati.
- Il sistema registra 120 fotogrammi al secondo, pari a 25,2 miliardi di pixel ogni secondo.
- L’apparato impiega 48 sensori montati su una scheda grande circa quanto una carta di credito.
- Nei test sono stati ripresi per 15 secondi decine di nematodi C. elegans in movimento libero.
Hardware e software superano il compromesso dei microscopi
La progettazione dei microscopi impone normalmente un equilibrio tra tre fattori: risoluzione, ampiezza del campo visivo e velocità. Migliorare uno di questi aspetti tende a limitare gli altri, rendendo difficile osservare campioni dinamici con dettagli fini su un’area estesa.
La microscopia computazionale affronta il problema progettando insieme la parte ottica e quella informatica. Invece di affidare l’intero risultato alle sole lenti, il sistema raccoglie dati secondo una configurazione prestabilita e utilizza successivamente il calcolo per produrre l’immagine finale.
In questo caso, la combinazione ottenuta consente di acquisire dettagli su scala micrometrica in aree di diversi centimetri e a una velocità superiore a quella dei normali video.
Il gruppo ha assemblato 48 sensori separati, disposti in modo da funzionare come un unico grande rilevatore. Questa soluzione aumenta il numero complessivo di pixel acquisibili, ma introduce spazi fisici tra un sensore e l’altro: nelle zone vuote la luce non viene registrata direttamente e l’immagine risulterebbe quindi incompleta.
Una maschera diffrattiva recupera i dati fra i sensori
Per aggirare gli spazi vuoti, i ricercatori hanno realizzato una maschera di fase, cioè una lastra di vetro progettata per diffrangere la luce. Il componente devia verso i sensori la luce che altrimenti finirebbe nelle interruzioni dell’array.
Un algoritmo basato su tecniche di acquisizione compressa usa poi i dati raccolti per colmare le lacune e ricostruire l’intero campo visivo. Secondo i ricercatori, questo approccio ha anche eliminato la necessità della laboriosa calibrazione manuale normalmente richiesta da un apparato di tali dimensioni.
In termini pratici, il metodo mostra come un sensore fisicamente discontinuo possa essere trasformato, attraverso ottica e calcolo, in un sistema capace di produrre immagini complete.
I test seguono movimento e alimentazione dei nematodi
Il microscopio computazionale è stato verificato prima su campioni statici. Le caratteristiche generali delle ricostruzioni coincidevano con quelle ottenute da immagini tradizionali a bassa risoluzione, mentre il nuovo sistema restituiva una risoluzione superiore.
Per la prova dinamica, il gruppo ha registrato per 15 secondi decine di nematodi C. elegans che si muovevano liberamente, mantenendo una frequenza di 120 fotogrammi al secondo. Dalla ricostruzione video è stato possibile seguire i singoli vermi e osservare il rapido pompaggio della faringe, un’attività collegata al loro comportamento alimentare.
Questo significa che la tecnologia potrebbe permettere di studiare nello stesso momento più soggetti e di confrontarne i comportamenti senza restringere l’osservazione a una piccola porzione del campione. Per la ricerca, l’implicazione è una possibile acquisizione di più informazioni spaziali e temporali in un’unica registrazione, fermo restando che lo studio descrive una dimostrazione del sistema e non la sua adozione nelle attività di laboratorio.
Il lavoro, firmato da Kevin C. Zhou e altri autori, è intitolato Large-scale compressive microscopy via diffractive multiplexing across a sensor array. Laura Waller, docente di ingegneria elettrica e informatica e responsabile principale dello studio, considera la progettazione congiunta di hardware e software una strada utile per ampliare ulteriormente i sistemi di acquisizione microscopica.
Quali applicazioni della microscopia ad alta velocità ritenete più promettenti: lo studio simultaneo di organismi vivi o il monitoraggio prolungato dei campioni?
