Gli scienziati del Salk utilizzano Amazon Cloud per visualizzare i macchinari molecolari in modo straordinariamente dettagliato

Gli scienziati del Salk utilizzano Amazon Cloud per visualizzare i macchinari molecolari in modo straordinariamente dettagliato

Il codice di cloud computing velocizza l'elaborazione dei dati di microscopia ad alta intensità di dati

LA JOLLA, CA—Nella puntata di questa settimana Metodi della naturaI ricercatori del Salk condividono un segreto per i biologi: un codice per Amazon Cloud che riduce significativamente il tempo necessario per elaborare immagini microscopiche ad alta intensità di dati.

Il metodo promette di accelerare la ricerca sulle cause sottostanti le malattie, rendendo la microscopia a singola molecola di uso pratico per più laboratori.

"Questo è un modo estremamente conveniente per i laboratori di elaborare immagini ad altissima risoluzione", afferma Hu Cang, professore associato Salk nel Centro di biofotonica avanzata Waitt e coautore dell'articolo. "A seconda delle dimensioni del set di dati, si può risparmiare più di una settimana di tempo."

Queste immagini microscopiche dei podosomi, strutture cellulari che si ritiene siano coinvolte nel cancro, mostrano le differenze di chiarezza prodotte dalle tecniche microscopiche convenzionali (a sinistra) e dall'imaging a super risoluzione (a destra).

I ricercatori del Salk hanno sviluppato un metodo per utilizzare il cloud computing e ridurre significativamente il tempo necessario per elaborare immagini ad altissima risoluzione.

Foto: Per gentile concessione del Salk Institute for Biological Studies

L'ultima frontiera della ricerca biomedica di base è la comprensione più approfondita delle "macchine molecolari" chiamate proteine ed enzimi. Determinare come interagiscono è fondamentale per scoprire cure per le malattie. In parole povere, trovare nuove terapie è come risolvere i problemi di una catena di montaggio meccanica in panne: se si conoscono tutti i passaggi del processo produttivo, è molto più facile identificare il punto in cui qualcosa è andato storto. Nel caso delle cellule umane, alcune parti della catena di montaggio possono essere piccole quanto singole molecole.

Purtroppo, in passato i microscopi ottici convenzionali non erano in grado di mostrare chiaramente oggetti piccoli come singole molecole. Le alternative disponibili, come la microscopia elettronica, non potevano essere utilizzate efficacemente con le cellule viventi.

Nel 1873, il fisico tedesco Ernst Abbe elaborò i calcoli matematici per migliorare la risoluzione dei microscopi ottici. Ma i calcoli di Abbe stabilirono anche la versione ottica della barriera del suono: il limite di diffrazione, un'inevitabile diffusione della luce. Pensate a come la luce si diffonde a ventaglio da una torcia elettrica.

Secondo il limite di Abbe, è impossibile vedere la differenza tra due oggetti qualsiasi se sono più piccoli della metà della lunghezza d'onda della luce di imaging. Poiché la lunghezza d'onda più corta che possiamo vedere è di circa 400 nanometri (nm), ciò significa che qualsiasi lunghezza d'onda pari o inferiore a 200 nm appare come una macchia sfocata. La sfida per i biologi è che le molecole che vogliono vedere hanno spesso dimensioni di poche decine di nanometri.

"Non hai idea di quante singole molecole siano distribuite in quel punto sfocato, quindi le caratteristiche e le idee essenziali ti rimangono oscure", afferma Jennifer Lippincott-Schwartz, ricercatrice non residente del Salk e coautrice dell'articolo.

All'inizio degli anni 2000, furono sviluppate diverse tecniche per superare il limite di Abbe, inaugurando il nuovo campo della microscopia a super-risoluzione. Tra queste, un metodo sviluppato da Lippincott-Schwartz e dai suoi colleghi, chiamato Microscopia a Localizzazione Fotoattivata (PALM).

PALM e le sue tecniche affini funzionano perché la matematica può vedere ciò che l'occhio non può vedere: all'interno del punto sfocato, ci sono concentrazioni di fotoni che formano picchi luminosi, che rappresentano singole molecole. Lo svantaggio di questi approcci è che possono essere necessarie da diverse ore a diversi giorni per elaborare tutti i numeri necessari a produrre un'unica immagine utilizzabile.

"È come girare un film, poi si eseguono calcoli matematici molto complessi, quindi quello che si vede è il risultato finale dell'elaborazione, che è estremamente lenta perché ci sono così tanti parametri", afferma Cang. "Quando ho visto PALM per la prima volta, sono rimasto scioccato da quanto fosse valido. Volevo usarlo subito, ma quando ho provato a usarlo, ho scoperto che la sua utilità era limitata dalla velocità di elaborazione".

Anche utilizzando scorciatoie statistiche, l'elaborazione di queste immagini era comunque così complessa che è stato necessario un supercomputer per ridurre i tempi a un livello pratico. "Calcolare un'area di 50 pixel può richiedere quasi un giorno intero su un computer desktop all'avanguardia", afferma Lippincott-Schwartz. "Ma ciò che si otterrà sarà la differenza tra un'ipotesi e una risposta definitiva".

Nel loro Metodi della natura Nel documento, i ricercatori offrono ad altri scienziati gli strumenti di cui hanno bisogno per utilizzare un'alternativa più semplice: Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon Elastic EC2), un servizio che fornisce accesso al supercomputing tramite Internet, consentendo di distribuire enormi attività di elaborazione su banchi di computer.

Per rendere PALM più pratico da utilizzare nella ricerca biomedica, il team ha scritto uno script per computer che consente a qualsiasi biologo di caricare ed elaborare le immagini PALM utilizzando Amazon Cloud.

A scopo dimostrativo, Cang, Lippincott-Schwartz e il ricercatore post-dottorato Ying Hu hanno ricostruito le immagini dei podosomi, macchine molecolari che sembrano favorire la diffusione delle cellule tumorali. In un caso, hanno ridotto il tempo necessario per elaborare un'immagine da un giorno intero a 72 minuti. Hanno anche acquisito immagini della tubulina, una proteina essenziale per la costruzione di varie strutture all'interno delle cellule. In quel caso, sono riusciti a ridurre il tempo da nove giorni a meno di tre ore e mezza.

Il loro nuovo documento fornisce un tutorial su come utilizzare il codice per elaborare le immagini PALM tramite Amazon Cloud, aiutando gli altri laboratori a ottenere simili incrementi di velocità.

Altri ricercatori dello studio erano: Xiaolin Nan, di Facoltà di Medicina dell'Università della Salute e della Scienza dell'Oregon, e Sengupta Prabuddha, di Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development, Istituti nazionali di salute.

La ricerca è stata supportata dal Fondazione Waitt.

Informazioni sul Salk Institute for Biological Studies:
Il Salk Institute for Biological Studies è uno dei più importanti istituti di ricerca di base al mondo, dove docenti di fama internazionale affrontano questioni fondamentali delle scienze della vita in un ambiente unico, collaborativo e creativo. Concentrati sia sulla scoperta che sulla formazione delle future generazioni di ricercatori, gli scienziati del Salk forniscono contributi innovativi alla nostra comprensione di cancro, invecchiamento, Alzheimer, diabete e malattie infettive, studiando neuroscienze, genetica, biologia cellulare e vegetale e discipline correlate.

I risultati conseguiti dal corpo docente sono stati riconosciuti con numerosi riconoscimenti, tra cui premi Nobel e l'iscrizione alla National Academy of Sciences. Fondato nel 1960 dal pioniere del vaccino contro la poliomielite Jonas Salk, l'Istituto è un'organizzazione indipendente senza scopo di lucro e un punto di riferimento architettonico.