Wykorzystanie rzeczywistości wirtualnej do immersyjnej segmentacji i analizy danych z tomografii krioelektronowej
January 24th, 2025
Tomografia krioelektronowa (cryo-ET) umożliwia wizualizację 3D ultrastruktury komórkowej w rozdzielczości nanometrów, ale ręczna segmentacja pozostaje czasochłonna i skomplikowana. Przedstawiamy nowatorski przepływ pracy, który integruje zaawansowane oprogramowanie rzeczywistości wirtualnej do segmentacji tomogramów krio-ET, pokazując jego skuteczność poprzez segmentację mitochondriów w komórkach ssaków.
W tej pracy opisujemy protokół, który wykorzystuje oprogramowanie SciGlass do segmentacji danych krioelektronowej tomografii. SciGlass to oprogramowanie oparte na rzeczywistości wirtualnej, które zapewnia wciągający i intuicyjny interfejs do segmentacji telegramów krio-ET, pokazujemy, że VR jest realnym narzędziem, które można zintegrować z potokami segmentacji krio-ET. Cryo-ET szybko się rozwija dzięki innowacjom i jest skoncentrowany.
Jeśli chodzi o cieńsze próbki i szybsze metody zbierania danych, a także wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do poprawy segmentacji wybierania cząstek, wszystkie te postępy prowadzą do lepszego krio-ET i przyjęcia naprawdę świetnych spostrzeżeń biologicznych. Cryo-ET stoi przed wyzwaniami, takimi jak kriotechnika o niskiej przepustowości. W przypadku próbek grubszych niż, powiedzmy, 500 nanometrów i trudności w celowaniu w obszary zainteresowania ze względu na niską liczbę kopii.
Dodatkowo, przetwarzanie danych pozostaje wąskim gardłem, wymagającym obszernych ręcznych adnotacji do wybierania cząstek i segmentacji, a także specjalistycznej wiedzy, która jest potrzebna w cryo-ET, więc wszystko to spowalnia ogólny przepływ pracy. Odkryliśmy, że wirtualna rzeczywistość poprawia efektywność segmentacji w porównaniu z tradycyjnymi metodami. Jego immersyjne środowisko uzupełnia zautomatyzowane podejścia, wypełniając luki i zmniejszając liczbę fałszywych alarmów.
Ponadto ta platforma VR jest bardzo skuteczna w szkoleniach i edukacji, co czyni ją wszechstronnym narzędziem do analizy danych cryo-ET. Nasz protokół rozwiązuje problem nieefektywności tradycyjnej segmentacji, która obejmuje ręczne i powolne, trudne procesy, więc wykorzystując wciągającą i intuicyjną naturę rzeczywistości wirtualnej, dążymy do usprawnienia segmentacji, czyniąc proces szybszym i bardziej przyjaznym dla użytkownika. Aby rozpocząć, przekonwertuj surowe tomogramy cryo-ET na format danych zgodny z SciGlass, taki jak stosy TIFF.
Ustaw sygnał za pomocą ImageJ, aby upewnić się, że cząstki są białe na czarnym tle. Przejdź do Proces, a następnie Zwiększ kontrast i zaznacz Wyrównaj histogram"i Przetwarzaj wszystkie plasterki. Uruchom oprogramowanie rzeczywistości wirtualnej na komputerze.
Przejdź do menu Plik i wybierz Utwórz projekt. Kliknij Utwórz nowy projekt, a następnie Dodaj pliki"w oprogramowaniu. Przejdź do lokalizacji, w której znajdują się pliki TIFF i zaimportuj je do projektu.
Po wyświetleniu monitu potwierdź, że pliki nie są częścią szeregu czasowego po kliknięciu przycisku Nie.Następnie przypisz nazwę do projektu i kliknij przycisk Zapisz"aby utworzyć projekt na liście projektów. Kliknij dwukrotnie projekt, aby otworzyć tomogram i załadować go do interaktywnego środowiska rzeczywistości wirtualnej. Aby skonfigurować rzeczywistość wirtualną lub VR, podłącz gogle VR i kontrolery ręczne do komputera.
Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby skalibrować środowisko VR. Dostosuj system tak, aby żądany obszar do segmentacji znajdował się w polu widzenia środowiska VR, a następnie kliknij przycisk wizualizacji w interfejsie oprogramowania. Dostosuj opcje wizualizacji, takie jak kontrast, okna, jasność i suwaki progów, aby wzmocnić sygnał i zminimalizować szumy.
Użyj kontrolerów ręcznych, aby przyciągnąć tomogram bliżej lub odepchnąć go w celu lepszego zbadania. Aktywuj narzędzie do cięcia za pomocą lewego kontrolera. Sprawdź wzrokowo różne plastry w tomogramie.
Przejdź przez tomogram do żądanego wycinka, w którym rozpocznie się segmentacja. Aktywuj opcję obszaru zainteresowania lub ROI w menu adnotacji za pomocą kontrolerów ręcznych. Na tomogramie pojawi się zielone pole.
Dostosuj rozmiar i położenie zielonego pola do obszaru, który ma zostać podzielony na segmenty. Teraz zablokuj ROI za pomocą lewego kontrolera. Narzędzie przełączy się w tryb malowania w celu segmentacji.
Powiększ lub pomniejsz tomograf, aby uzyskać precyzyjną segmentację. Dostosuj rozmiar pędzla za pomocą obrotów w prawo lub przeciwnie do ruchu wskazówek zegara, aby uzyskać optymalną kontrolę. Ostrożnie podziel obszar zainteresowania, taki jak błony mitochondrialne, w obszarze trójwymiarowym.
Dostosuj odpowiednio promień kulki podczas wykonywania segmentacji. Włącz tryb wymazywania za pomocą wyzwalacza dodatkowego kontrolera, aby skorygować błędy segmentacji, i użyj tego samego ruchu, co segmentacja, aby wymazać. Powtarzaj proces segmentacji dla wszystkich regionów, aż tomogram zostanie w pełni podzielony na segmenty.
Po zakończeniu segmentacji kliknij na zrealizowany projekt, aby go wyróżnić. Kliknij na Projekty"zakładkę i wybierz ROI"kontynuować. Wybierz, czy chcesz wyeksportować cały wolumin, czy określony obszar zainteresowania, i określ lokalizację eksportu dla danych podzielonych na segmenty.
Teraz załaduj i przeanalizuj wyeksportowane dane segmentowe z SciGlass do wybranego oprogramowania w celu dodatkowej analizy danych podzielonych na segmenty. Po przygotowaniu danych cryo-ET kliknij prawym przyciskiem myszy na projekt i kliknij Dodaj dane maski, a następnie przejdź do miejsca, w którym zapisana jest początkowa segmentacja i zaimportuj ją w ramach tego samego projektu. Korzystaj z adnotacji ROI, aby wprowadzić zmiany w początkowej segmentacji.
Na koniec dodaj lub usuń segmentację, aby wyczyścić początkową segmentację. Ważona projekcja wsteczna tomogramów zrekonstruowanych z prędkością 16 angstremów na piksel ujawniła struktury mitochondrialne i błoniaste po usunięciu szumu i brakującej korekcji klinowej. Wizualizacja w immersyjnym środowisku rzeczywistości wirtualnej umożliwiła szczegółową inspekcję 3D membran po tym, jak wyrównanie histogramu poprawiło kontrast.
Ręczna segmentacja nakreśliła struktury mitochondrialne i organelle z dużą dokładnością przy użyciu narzędzi VR, w tym precyzyjnego mapowania granic błon i ROI. Końcowe renderingi 3D ujawniły szczegółowe cechy mitochondriów, takie jak błony zewnętrzne i wewnętrzne. I złoża fosforanu wapnia z wygładzonymi siatkami.
Przegląd
To badanie przedstawia nową metodę segmentacji danych tomografii krioelektronowej (cryo-ET) z wykorzystaniem oprogramowania do rzeczywistości wirtualnej (VR). Dzięki integracji VR w potok segmentacji autorzy wykazali zwiększoną efektywność analizy struktur mitochondrialnych w komórkach ssaków.
Kluczowe elementy badania
Obszar badań
- Tomografia krioelektronowa
- Wizualizacja ultrastruktury komórkowej
- Metody segmentacji
Tło
- Cryo-ET pozwala na 3D wizualizacje z rozdzielczością na poziomie nanometrów.
- Segmentacja manualna stwarza znaczne wyzwania i nieefektywności.
- Wprowadzenie VR oferuje nowe możliwości poprawy dokładności i szybkości segmentacji.
Zastosowane metody
- Platforma rzeczywistości wirtualnej (SciGlass) do segmentacji
- Komórki ssacze jako model biologiczny
- Zaawansowane techniki obrazowania i przetwarzania danych
Główne wyniki
- Wykazano, że VR znacząco poprawia efektywność segmentacji w porównaniu z tradycyjnymi metodami.
- Umożliwiło precyzyjne mapowanie struktur mitochondrialnych i cech organelli.
- Zasugerowano przydatność VR zarówno w analizie danych, jak i w szkoleniu edukacyjnym.
Wnioski
- To badanie podkreśla skuteczność technologii VR w usprawnianiu procesów segmentacji cryo-ET.
- Podkreśla ono rosnącą rolę technologii immersyjnych w badaniach biologicznych.
Często zadawane pytania
Executive Industry Relevance
Manual segmentation of cryo-electron tomography (cryo-ET) data is a persistent bottleneck in structural biology, limiting throughput and reproducibility in early discovery workflows. Integrating immersive virtual reality (VR) platforms into segmentation pipelines addresses these challenges by enhancing both efficiency and accuracy in annotating complex cellular structures. This capability supports higher predictive confidence and accelerates the transition from raw imaging data to actionable biological insights in biopharma R&D portfolios.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables precise delineation of subcellular structures critical for mechanistic de-risking and target validation.
- Improves biological annotation quality, supporting robust hypothesis testing in discovery biology.
- Facilitates rapid triage of imaging data for downstream functional studies.
Screening & Assay Development
- Prepares high-fidelity segmented datasets for quantitative assay development and screening workflows.
- Supports reproducible annotation standards, reducing variability in image-based assays.
- Accelerates readiness for automated or semi-automated compound evaluation platforms.
Translational & Preclinical Research
- Enables detailed mapping of disease-relevant organelle features for translational biomarker exploration.
- Maintains continuity from discovery imaging through preclinical model validation when supported by high-quality segmentation.
- Reduces risk of misinterpretation in preclinical studies by improving structural data fidelity.
Pipeline & Workflow Integration
This VR-enabled segmentation workflow fits at the interface of imaging data acquisition and quantitative analysis, bridging early discovery and preclinical research stages.
- Discovery Biology: Supports hypothesis-driven interrogation of cellular ultrastructure and pathway mapping.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative segmentations for downstream assay integration.
- Analytics: Provides high-resolution, annotated datasets for comparative and statistical analysis of cellular features.
- Translational Research: Aligns structural imaging outputs with disease-relevant model systems when segmentation quality is maintained.
- Enterprise Reuse: Establishes a scalable, reusable segmentation capability for diverse imaging projects across R&D teams.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces ambiguity in structural target validation.
- Operational Value: Streamlines segmentation workflows, improving throughput and standardization.
- Strategic Value: Enables more informed go/no-go decisions and capital allocation in imaging-driven programs.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by delivering higher-quality imaging data for candidate advancement.
Implementation Considerations
- Requires expertise in cryo-ET data preparation and VR software operation.
- Demands compatible hardware, including VR headsets and controllers, and robust computational infrastructure.
- Benefits from standardized annotation protocols to ensure cross-team reproducibility.
- May require adaptation for different cell types or organelle targets based on imaging complexity.
- Manual segmentation remains time-intensive for very large datasets, even with VR enhancements.
