Microscopios baratos de rendimiento ultra alto

Nueva configuración del microscopio en el laboratorio de Yang (izquierda). Una imagen tomada con lentes 2X se muestra (arriba derecha) conjuntamente con la imagen generada en el nuevo microscopio (abajo derecha). (Crédito: Guoan Zheng)

Ingenieros del Instituto de Tecnología de California (Caltech) han visualizado un método para convertir microscopios convencionales relativamente baratos en un sistema de imágenes de miles de millones de pixeles que es significativamente superior al mejor microscopio estándar disponible.

Este sistema podría mejorar mucho la eficiencia de la patología digital, en el cual los especialistas requieren revisar una gran cantidad de muestras de tejido. El tener microscopios más robustos a bajo costo tiene también el potencial de incorporar capacidad de microscopía de alto rendimiento a clínicas médicas en países en desarrollo.

“Desde mi punto de vista, este método resulta atractivo ya que cambia la manera en que vemos la microscopía de alto rendimiento”, indicó Changhuei Yang, profesor de ingeniería eléctrica, bioingeniería e ingeniería médica.

Las limitaciones físicas han forzado a los investigadores a decidir entre alta resolución y vista de un campo pequeño, por un lado, o baja resolución y vista de un campo mayor, por el otro.

Eso significa que los científicos pueden tener buen detalle de un área pequeña, o menos detalle en un área mayor.

“Encontramos la manera de tener lo mejor de ambas opciones”, indicó Guoan Zheng, autor del estudio.

“Utilizamos un método computacional para superar las limitaciones ópticas. El rendimiento óptico de los lentes resulta casi irrelevante, a medida que podemos mejorar la resolución y corregir errores computacionalmente”.

Ciertamente, al usar este nuevo método los investigadores pudieron mejorar la resolución de un lente convencional 2X hasta el nivel de un lente 20X. Las imágenes generadas por el nuevo sistema contiene 100 veces más información que las producidas por las plataformas de microscopio convencional. Con la implementación sobre un microscopio convencional, el sistema tiene un costo de sólo 200 dólares.

“Una ventaja enorme de este nuevo método es la compatibilidad del hardware”, indicó Zheng. “Sólo requieres añadir un arreglo LED a un microscopio que  ya tengas. No se requiere ninguna otra modificación del hardware. El resto de todo el trabajo lo realiza la computadora”.

Cómo funciona

El nuevo sistema logra cerca de 150 imágenes de baja resolución de una muestra. Cada imagen corresponde a un LED en el arreglo de LEDs. Por consiguiente, en las múltiples imágenes, la luz proveniente de diferentes y conocidas direcciones ilumina la muestra. Un acercamiento computacional novedoso, llamado Fourier ptychographic microscopy (FPM), se utiliza para colocar juntas estás imágenes de baja resolución y formar una imagen de alta resolución e información de fase de la muestra –una foto mucho más completa del campo completo de luz de la muestra.

Yang explica que cuando vemos la luz proveniente de un objeto,  sólo podemos percibir variaciones en intensidad. Pero la luz varía tanto en términos de intensidad y de fase, la cual está relacionada al ángulo en el cual viaja la luz.

“Lo que este proyecto ha desarrollado es un medio para tomar imágenes de baja resolución y gestionar tanto la intensidad como la fase del campo de luz que ilumina la muestra”, indicó Yang. “Utilizando esta información, pueden corregir cualquier error óptico que de otra manera interferiría en nuestra capacidad de identificar un objeto”.

Uso en patología digital

El gran campo de visión que el nuevo sistema puede abarcar podría ser particularmente útil en aplicaciones de patología digital, en donde el proceso típico de utilización de un microscopio para explorar una muestra completa puede tomar decenas de minutos. Utilizando el FPM, un microscopio no requiere explorar todas las partes de una muestra –la muestra completa puede ser fotografiada en una sola toma. Adicionalmente, ya que el sistema logra obtener los datos completos de un campo de luz, puede computacionalmente corregir errores –tales como imágenes fuera de foco– por lo que las muestras no requieren ser escaneadas de nuevo.

“Tomará la información de la muestra y puedes re-enfocar computacionalmente”, dijo Yang.

Los investigadores indicaron que este nuevo método podría tener aplicaciones amplias en campos que van desde la hematología hasta fotografía forense. Zheng señaló que la estrategia utilizada podría ser aplicada a otras metodologías de imágenes, tales como rayos X y microscopía de electrones.

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