Het filmen van een 3D-video van een virus met ‘instantaan licht’ en AI

Het is miljoenen triljoenen keer helderder dan zonlicht en maar liefst 1.000 triljoenste van een seconde, toepasselijk ‘instantaan licht’ genoemd – het X-ray Free Electron Laser (XFEL) -licht dat een nieuw wetenschappelijk paradigma opent. Door het te combineren met AI is een internationaal onderzoeksteam erin geslaagd de 3D-structuur van nanodeeltjes die structurele overeenkomsten vertonen met virussen, te filmen en te herstellen. Met de angst voor een nieuwe pandemie die over de hele wereld groeit als gevolg van COVID-19, trekt deze ontdekking de aandacht in academische kringen voor het met hoge nauwkeurigheid en snelheid in beeld brengen van de structuur van het virus.

Een internationaal team van onderzoekers van POSTECH, National University of Singapore (NUS), KAIST, GIST en IBS hebben met succes de structurele heterogeniteiten in 3D-structuren van nanodeeltjes geanalyseerd door duizenden nanodeeltjes per uur te bestralen met behulp van de XFEL van het Pohang Accelerator Laboratory ( PAL) in Korea en het herstellen van 3D-multimodellen door middel van machine learning. Het onderzoeksteam onder leiding van professor Changyong Song en Ph.D. kandidaat Do Hyung Cho van de afdeling Fysica bij POSTECH heeft de internationale onderzoekssamenwerking gedreven om dit te realiseren.

Nanodeeltjes hebben een eigenaardige functie die mogelijk niet beschikbaar is in natuurlijk bulkmateriaal, en men kan hun fysische en chemische eigenschappen beheersen door 3D-structuren en samenstellingen van samenstellende elementen te ontwerpen.

De overeenkomst tussen nanodeeltjes en virussen is dat ze voorkomen in de vorm van onafhankelijke deeltjes, in plaats van in kristalregelmatige, periodieke arrangementen, en als zodanig zijn hun structuren niet uniform op nanometerniveau. Om hun structuren precies te begrijpen, is het noodzakelijk om de structuur van individuele deeltjes statistisch te analyseren met behulp van de hele ensemble-verdeling van structuren van duizenden tot honderdduizenden exemplaren. Elektronenmicroscopen bieden echter vaak onvoldoende penetratie om de grootte van het te onderzoeken monster te beperken; conventionele röntgenstralen kunnen het monster beschadigen door röntgenstraling zelf, waardoor het moeilijk wordt om voldoende resolutie te verkrijgen.

Het onderzoeksteam overwon de praktische beperkingen van de conventionele methode door de röntgenvrije elektronenlaser en de machine learning-methode te gebruiken om de statistische verdeling van de 3D-structuur van duizenden nanodeeltjes op nanometerniveau te observeren. Als resultaat werden 3D-structuren van nanodeeltjes met een grootte van 300 nm verkregen met een resolutie beter dan 20 nm.

Deze prestatie was vooral belangrijk voor het herstellen van de 3D-structuur van duizenden nanodeeltjes met behulp van machine learning. Aangezien conventionele beeldvormingstechnieken met één deeltje vaak uitgaan van een identieke 3D-structuur van de monsters, was het moeilijk om de structuur te herstellen in feitelijke experimentele gegevens waar de monsterstructuur niet homogeen is. Met de introductie van het multimodel deze keer slaagden de onderzoekers er echter in om de representatieve 3D-structuren te herstellen. Dit onderzoek heeft de classificatie van nanodeeltjes in vier hoofdvormen mogelijk gemaakt en heeft bevestigd dat ongeveer 40% van hen vergelijkbare structuren had.

Bovendien heeft het internationale onderzoeksteam, door middel van kwantitatieve analyse van de herstelde 3D-structuur, ook de interne elastische rekverdeling blootgelegd, vergezeld van de karakteristieke veelvlakstructuur van de nanodeeltjes en de inhomogene dichtheidsverdeling.

“Deze bevindingen maken de observatie mogelijk van de 3D-structuur van niet-kristallijne virale monsters met inhomogeen verdeelde interne moleculen”, legt professor Changyong Song van POSTECH uit. “Door het 3D-beeldherstelalgoritme hieraan toe te voegen door middel van machine learning, blijkt dat het veelbelovend is van toepassing te zijn op studies van macromolecuulstructuren of virussen in levende organismen.”