Une approche de vision industrielle pour les flux de travail de microscopie électronique à transmission, l’analyse des résultats et la gestion des données
23 juin 2023
Ici, nous présentons un protocole permettant d’utiliser un logiciel de vision industrielle pour stabiliser les processus dynamiques pendant l’imagerie TEM, tout en indexant simultanément plusieurs flux de métadonnées sur chaque image dans une chronologie navigable. Nous démontrons comment cette plateforme permet l’étalonnage et la cartographie automatisés de la dose d’électrons au cours d’une expérience.
Cette technologie a été développée pour rendre les études de GDT à haute performance accessibles aux utilisateurs de tous les niveaux de compétence. En outre, les progrès scientifiques nécessitent les efforts de collaboration de plusieurs chercheurs, de sorte qu’une plate-forme efficace pour partager et analyser de grands ensembles de données complexes est essentielle pour la réussite de la recherche Operando et les études in situ transforment un TEM en un nanolaboratoire en temps réel, permettant aux chercheurs d’explorer les processus dynamiques à l’échelle nanométrique qui contrôlent les propriétés de croissance des matériaux. L’un des plus grands défis pour les études TEM in situ est d’isoler les effets de l’irradiation du faisceau du comportement intrinsèque de l’échantillon.
Une mesure et un suivi précis de la dose d’électrons sont essentiels, mais sans logiciel de gestion des doses, on ne peut mesurer que le débit de dose électronique plutôt que la dose totale ou critique. Les flux de travail complexes de GDT génèrent de grands ensembles de données qui doivent être alignés manuellement et indexés sur leurs images respectives. Dans ce processus fastidieux, les informations clés, telles que les ajustements aux conditions d’imagerie ou à l’environnement des échantillons, peuvent être perdues, ce qui complique l’analyse et la reproductibilité. Nous avons développé un flux de travail de vision industrielle pour collecter et indexer les images et les métadonnées produites au cours d’une expérience dans une chronologie enrichie en données et consultable.
Les algorithmes de calcul et d’analyse d’images peuvent calculer des variables entre les images, appliquer des corrections et identifier les tendances cachées. En calculant, synchronisant et indexant de nouvelles métadonnées dans chaque image, l’analyse multimodale est soudainement une nouvelle possibilité. Par exemple, des informations précises sur les doses accumulées et les débits de dose dans les images de zéolite permettent une évaluation quantitative des dommages causés par l’échantillon sur des milliers d’images.
Nous continuerons de renforcer les capacités de la GDT in situ en rendant les résultats accessibles et interprétables et en améliorant la reproductibilité expérimentale. Ce logiciel est une plate-forme pour développer des modules axés sur le flux de travail qui ciblent des applications spécifiques et historiquement difficiles pour rendre les expériences TEM in situ plus faciles et plus riches en informations.
Aperçu
Cette étude présente un nouveau protocole logiciel de vision artificielle permettant de stabiliser les processus dynamiques pendant l'imagerie par microscopie électronique en transmission (TEM), tout en gérant simultanément l'indexation des métadonnées dans une chronologie consultable. Cette approche améliore considérablement la capacité à effectuer l'étalonnage automatisé et la cartographie de la dose d'électrons au cours des expériences, permettant ainsi une analyse plus efficace des jeux de données complexes.
Composantes clés de l'étude
Domaine de recherche
- Microscopie électronique en transmission (TEM)
- Technologie de vision artificielle
- Gestion des données en microscopie
Contexte
- La nécessité d'une mesure précise de la dose d'électrons dans les études TEM in situ
- Les difficultés liées à l'alignement et à l'indexation de jeux de données TEM complexes
- L'importance de la reproductibilité dans la recherche expérimentale
Méthodes utilisées
- Flux de travail de vision artificielle pour l'indexation d'images et de métadonnées
- Suivi en temps réel de la dose d'électrons
- Algorithmes automatisés d'étalonnage et d'analyse
Résultats principaux
- Introduction d'une chronologie consultable pour les données d'imagerie en microscopie électronique en transmission
- Capacité améliorée d'analyse multimodale des comportements des nanoparticules
- Reproductibilité expérimentale améliorée grâce à une gestion complète des données
Conclusions
- La plateforme logicielle facilite des expériences de microscopie électronique en transmission in situ plus simples et plus informatives
- Cette avancée revêt une importance particulière pour les efforts de recherche collaborative en sciences des matériaux et en nanotechnologie
Questions fréquemment posées
Pertinence sectorielle pour les cadres
Les flux de travail de microscopie électronique en transmission (MET) à haut débit génèrent des ensembles de données vastes et complexes qui compromettent la reproductibilité, l'intégrité des données et l'analyse collaborative dans le secteur biopharmaceutique&D. La synchronisation par vision artificielle et la gestion automatisée des métadonnées permettent une quantification précise de l'exposition des échantillons et des changements structuraux, soutenant ainsi une validation fiable des cibles et une réduction des risques mécanistiques. Ces fonctionnalités simplifient les flux de travail de la phase de découverte précoce et préclinique, renforçant la confiance prédictive et l'aide à la décision au niveau du portefeuille.
Applications stratégiques en R&D biopharmaceutique
Début de la découverte et validation de la cible
- La calibration et la traçabilité automatisées des doses permettent une évaluation quantitative de l'intégrité de l'échantillon dans les conditions expérimentales.
- La synchronisation continue des métadonnées soutient la réduction des risques mécanistiques en isolant les effets du faisceau du comportement intrinsèque de l'échantillon.
- Les chronologies indexées et consultables facilitent l'identification rapide des événements clés et la reproductibilité entre les expériences.
Développement de criblage et de tests
- La capture normalisée d'images et de métadonnées prépare les jeux de données à des analyses de criblage et comparatives ultérieures.
- La correction automatisée des dérives et l'étalonnage de mise au point améliorent la reproductibilité des tests et la fiabilité des résultats quantitatifs.
- Les outils d'exploration et de filtrage des données permettent une extraction efficace de sous-ensembles pertinents pour l'évaluation de composés.
Recherche translationnelle et préclinique
- La cartographie quantitative des doses et l'analyse structurelle soutiennent la continuité translationnelle du stade de découverte à la validation préclinique.
- Une gestion complète des données améliore la comparabilité entre études et les décisions d'avancement ajustées au risque.
- Les capacités d'analyse multimodale s'alignent sur la découverte de biomarqueurs et les études mécanistiques lorsque celles-ci sont appuyées par la conception expérimentale.
Intégration du pipeline et du flux de travail
Ce flux de travail en microscopie électronique en transmission assisté par vision artificielle s'intègre de la phase de découverte précoce à la recherche préclinique, en soutenant la vérification d'hypothèses, le développement de tests et les études translationnelles.
- Biologie de la découverte : Permet l'isolement de variables expérimentales et un examen rigoureux des hypothèses grâce à une imagerie synchronisée et des métadonnées.
- Écrans (Screening) : Fournit des résultats reproductibles et quantitatifs pour un développement fiable de tests et un triage efficace des composés.
- Analytique : Facilite l'analyse des tendances, l'identification de seuils et la comparaison quantitative entre différentes conditions expérimentales.
- Recherche translationnelle : Assure la continuité des données et des connaissances mécanistiques du modèle in vitro aux modèles précliniques.
- Réutilisation en entreprise : Met en place une plateforme évolutique, pilotée par les flux de travail, pour une application répétée dans divers programmes de R&D.
Impact opérationnel et organisationnel
- Valeur scientifique : Accroît la confiance prédictive et réduit l'ambiguïté mécanistique dans la validation des cibles.
- Valeur opérationnelle : Renforce la standardisation, la reproductibilité et l'extensibilité des flux de travail fondés sur la microscopie électronique en transmission (MET).
- Valeur stratégique : Améliore la qualité des décisions de poursuite ou d'abandon et l'efficacité du capital en permettant des analyses solides fondées sur les données.
- Impact sur le portefeuille : Favorise la priorisation et l'avancement, ajustés au risque, des actifs de découverte et de recherche préclinique.
Considérations relatives à la mise en œuvre
- Nécessite une expertise en utilisation de la microscopie électronique en transmission (TEM) et en configuration de logiciels de vision par ordinateur.
- Dépend de l'intégration avec des instruments compatibles et une infrastructure analytique adaptée.
- Exige une standardisation interéquipes pour la collecte des métadonnées et les protocoles de flux de travail.
- Une adaptation peut être nécessaire selon les types d'échantillons ou les modèles expérimentaux.
- Les limites pratiques incluent la compatibilité du matériel et les besoins en formation des utilisateurs.
F.A.Q. sur la bio-industrie pharmaceutique
Chapters in this video
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Introduction
2:23
Dose Calibration of the Transmission Electron Microscope for TEM and Scanning TEM (STEM) Imaging Modes Using Machine‐Vision Approach
3:08
Determination of Dose Threshold Using the Machine‐Vision Synchronization (MVS) and Dose Software
5:14
Metadata and Trend Analysis and Data Export Using the Analysis Software
8:04
In Situ Heating Study of Gold on Iron Oxide Nanoparticles
