By: Derek Lowe
Dos artículos de un gran equipo multicéntrico (dirigido desde el campus de Janelia del HHMI) demuestran avances temibles en la técnica de imagen llamada microscopía electrónica de barrido con haz de iones enfocado ( FIB-SEM). Hasta hace poco, eso se usaba principalmente en la industria de los semiconductores para observar los detalles finos del diseño y la producción de circuitos, pero se ha aplicado cada vez más a las muestras biológicas. En resumen, lo que debe hacer es producir un haz de iones de galio de alta calidad y apuntarlo a la muestra. Esto golpea la superficie y produce lluvias de iones y electrones secundarios (también algunas especies neutrales). Puede usar esos electrones secundarios que detecta para obtener imágenes FIB directas, o puede alternar entre el haz de iones y la microscopía electrónica de barrido clásica (SEM, que golpea la muestra directamente con un haz de electrones). Eso funciona porque a corrientes de iones más altas, en realidad puede desgastar la superficie de la muestra con el haz de galio y, en teoría, podría simplemente trabajar hacia abajo, fresando capa por capa fina,
Lograr que eso funcione bien en la práctica ha requerido algunos refinamientos. Podría usarlo para trabajar y generar una imagen tridimensional de la estructura de la muestra, y eso se ha hecho en áreas de superficie pequeñas y profundidades en muestras celulares. Pero estos últimos artículos informan mejoras en varias direcciones: el fresado FIB se ha hecho mucho más preciso, por ejemplo, y la detección de electrones estilo SEM también se ha mejorado enormemente. Ambos debían ocurrir a la vez: la detección previa de electrones retrodispersados era bastante lenta y necesitaba un período prolongado para construir una imagen de alta resolución. Siempre se puede acelerar el haz de iones para producir más electrones, pero eso también produce mucho más chisporroteo y ruido, y las imágenes no pueden seguir el ritmo del efecto de molienda. Como están las cosas, El nuevo sistema produce imágenes de alta resolución en tamaños de muestra mucho más grandes (cien veces mayor en comparación con el trabajo anterior) a niveles de radiación cinco veces más bajos, lo que reduce el daño a la muestra y mejora los datos de esa manera también. Los fanáticos de la difracción de electrones y la crio-EM reconocerán los tipos de mejoras de señal a ruido y resolución en la detección de electrones que han llevado a esas técnicas a avanzar a lo largo de los años.
En este trabajo , los autores informan de la formación de aprendizaje de máquina para hacer frente a la (enorme) masa de datos que estos experimentos producen, etiquetar automáticamente las estructuras principales de células y producir una imagen tridimensional del entorno celular, y en éste se anunciará ” OpenOrganelle2“, una biblioteca de acceso abierto de dichos datos a través de una variedad de tipos de células y tejidos. El nivel de detalle y la imagen que proporciona de la célula es sorprendente. A la derecha hay un cubo recortado en el medio de una célula HeLa. la materia púrpura en la parte superior es la cromatina, y luego tienes la membrana nuclear verde oscuro que la separa del citoplasma. Esas manchas amarillas son lisosomas y la verde es el retículo endoplásmico. La materia azul clara en capas es Golgi, como puedes imaginar, y el azul oscuro son endosomas. Los pequeños tubos grises son, de hecho, microtúbulos, y las pequeñas estructuras rojas son vesículas asociadas con el aparato de Golgi. Como señalan los autores, ver estos orgánulos en su estado natural realmente te da una imagen diferente . Basado en microscopía electrónica en cortes, por ejemplo,La estructura de Golgi a menudo se dibuja como una pila compacta de membranas dobladas, pero puede ver que en realidad ocupa más espacio que la imagen habitual y es mucho más compleja: esas pilas están presentes, pero están conectadas por tubos sinuosos. y pasillos.
El interior de una celda está abarrotado . Es una masa espesa de cosas enredadas, y estas imágenes son solo el comienzo de la complicación. Me interesaría ver si FIB-SEM puede captar los condensados biomoleculares más grandes, por ejemplo, gotas temporales sin membrana que se separan en fase del citoplasma. En realidad, al mirar este tipo de imágenes, te preguntas qué queremos decir con “citoplasma”: si estás imaginando un volumen de material gelatinoso con orgánulos ocasionales flotando en él, eso no parece muy exacto en comparación con la bolsa de lana que tenemos en realidad. Y, por supuesto, hay niveles de detalle más finos que esta técnica no puede alcanzar: considere la complicada estructura de los poros nucleares, la forma en que el ER y el Golgi (y esas vesículas) están llenos de proteínas en varias etapas de procesamiento, y la gran cantidad de enzimas y transportadores que decoran las superficies de esas membranas. Y luego agregue el hecho de que todas estas estructuras están en constante movimiento: los microtúbulos empujados por los endosomas en expansión y contracción, la membrana nuclear se abulta cuando un trozo de cromatina se desenrolla para la transcripción, las vesículas de proteínas se aprietan y empujan a través de la masa entregando sus cargas al interior de la propia membrana celular, y mucho más. Si simplemente usa los colores en la imagen que se muestra e imagina que todas estas cosas son gelatina bastante densa (lima, limón, cereza, “frambuesa azul” y todo), probablemente sea correcto. Hay mucho en qué pensar. . . y mucho más. Si simplemente usa los colores en la imagen que se muestra e imagina que todas estas cosas son gelatina bastante densa (lima, limón, cereza, “frambuesa azul” y todo), probablemente sea correcto. Hay mucho en qué pensar. . . y mucho más. Si simplemente usa los colores en la imagen que se muestra e imagina que todas estas cosas son gelatina bastante densa (lima, limón, cereza, “frambuesa azul” y todo), probablemente sea correcto. Hay mucho en qué pensar. . .
