Matematiksel yöntem, nano ölçekte üç boyutlu X-ışını görüntülerini keskinleştirdi

Uluslararası bir araştırma ekibi, üç boyutlu X-ışını görüntülerinin kalitesini şimdiye kadar mümkün olandan belirgin biçimde yükselten bir yöntem geliştirdi. Yaklaşım, X-ışını nanotomografisi denen ve nano ölçekte üç boyutlu görüntü almaya yarayan tekniğe uygulanıyor. Çalışmanın dikkat çeken yanı, ilerlemenin yeni bir cihazdan değil, matematik ve hesaplamalı bilim birikiminden gelmesi. Sonuçlar Optica dergisinde yayımlandı.

Sınır yalnızca optikte değil, matematikte de

Çalışmanın son yazarı olan ve Lund Üniversitesi'nde matematik araştırmacısı olarak görev yapan Marcus Carlsson'a göre, bu alandaki sınırlamayı yalnızca X-ışını optiği belirlemiyordu. Carlsson, görüntüyü ölçüm verilerinden yeniden oluşturmak için kullanılan matematiğin de belirleyici olduğunu vurguluyor. Yani aynı cihazdan toplanan veriler, daha akıllı hesaplama yöntemleriyle çok daha fazla bilgiye dönüştürülebiliyor.

Carlsson, araştırmanın matematiksel ve algoritmik tarafında başrolü üstlendi. Yöntemin temelinde yatan optimizasyon yaklaşımını geliştiren de oydu. Yayımlanan makalenin başlığı, yöntemi ölçeklenebilir ortak X-ışını nano-holotomografi yeniden oluşturması olarak tarif ediyor ve “bilineer Hessian yöntemi” ifadesini öne çıkarıyor. Makalede Viktor Nikitin ve ekibinin adı geçiyor.

Ne kadar ayrıntı görülebiliyor?

Yeni yöntem, boyutu 20 nanometreye kadar inen son derece küçük yapıları ayırt edebiliyor. Kıyas için, bir insan saç telinin kalınlığı 80.000 ile 100.000 nanometre arasında değişiyor. Yapılan çalışmada görüntü çözünürlüğü yeni yöntemle yaklaşık üç kat iyileşti.

Bu çözünürlük, vücuttaki tekil ayrıntıların hücre düzeyinde incelenmesine imkân tanıyor. Sinapslar, mitokondriler ve diğer hücre içi yapılar üç boyutlu olarak görünür hale geldi. Makaledeki görselde, beyin hücreleri arasındaki sinapslar ile bir hücrenin içindeki mitokondri oklarla işaretlenmiş durumda.

Elektron mikroskobuna alternatif

Nano ölçekte görüntüleme yapılacağı zaman araştırmacılar genellikle X-ışınlarından tamamen farklı bir tekniğe, yani elektron mikroskobuna başvuruyor. Bu yöntem çok yüksek ayrıntı sunuyor, ancak bir bedeli var: üç boyutlu görüntü için incelenecek malzemenin çok ince dilimlere kesilmesi gerekiyor. Bu da malzemede kalıcı hasara yol açıyor.

X-ışını teknolojisi ise çok daha büyük örneklerin nano ölçekte incelenmesine olanak veriyor. Üstelik örneği önce parçalara ayırmaya gerek kalmadan üç boyutlu görüntü elde edilebiliyor. Carlsson'un belirttiği asıl zorluk ise bu incelemelerde ortaya çıkan devasa veri yığınının içindeki bilginin tamamını çıkarabilmek. Matematik ve hesaplamalı bilim tam da bu noktada devreye giriyor.

Neden önemli?

Görüntüleme alanında ilerleme çoğu zaman daha güçlü ışık kaynakları, daha hassas dedektörler ya da daha gelişmiş mercekler anlamına gelir. Bu çalışma, aynı donanımla bile hesaplama tarafını iyileştirerek kayda değer kazanç sağlanabildiğini gösteriyor. Daha iyi matematiksel modeller ve optimizasyon algoritmaları, aynı tür ölçüm verisinden önemli ölçüde daha fazla bilgi çıkarmayı mümkün kılıyor. Bu, yeni ekipman yatırımı gerektirmeden mevcut sistemlerin potansiyelini artırabilecek bir yaklaşım.

Tahribatsız inceleme de önemli bir artı. Kesilip dilimlenen bir örnek bir daha aynı biçimde incelenemez; oysa zarar görmeyen örnek farklı yöntemlerle, farklı zamanlarda yeniden değerlendirilebilir. Bu, özellikle değerli ya da nadir bulunan biyolojik dokularda ve malzemelerde araştırmacılara esneklik kazandırır. Hücre içi yapıların üç boyutlu ve bütünlüğü bozulmadan görülebilmesi, sinir hücreleri arasındaki bağlantıların ya da hücrenin enerji santralleri olan mitokondrilerin düzeninin anlaşılması açısından da değerli olabilir.

Biyolojinin ötesinde kullanım alanları

Carlsson'a göre yeni yöntem yalnızca biyolojik görüntülemede değil, malzemeleri üç boyutlu ve tahribatsız biçimde incelemek isteyen diğer alanlarda da yeni olanaklar açıyor. Hangi alanların bundan ilk yararlanacağı ya da yöntemin hangi uygulamalarda kullanılacağı, kaynaktaki bilgilerde ayrıntılandırılmış değil. Yine de çalışmanın ana mesajı net: nano ölçekte görmenin sınırı, yalnızca fiziksel cihazlarla değil, ölçülen veriyi yorumlayan algoritmalarla da belirleniyor.