Программное обеспечение под названием vLUME было создано учеными из Кембриджского университета и компанией Lume VR Ltd., занимающейся разработкой программного обеспечения для анализа трехмерных изображений. Оно позволяет визуализировать и анализировать данные микроскопии сверхвысокого разрешения в виртуальной реальности и может использоваться для изучения всего — от отдельных белков до целых клеток. Подробности опубликованы в журнале Nature Methods.
Микроскопия сверхвысокого разрешения, получившая Нобелевскую премию по химии в 2014 году, позволяет получать изображения в наномасштабе, игнорируя ограничения, налагаемые дифракцией света. Это позволило ученым наблюдать молекулярные процессы по мере их возникновения. Однако проблема заключалась в отсутствии способов визуализировать и анализировать эти данные в трех измерениях.
«Биология существует в трехмерном пространстве, но до сих пор было трудно взаимодействовать с данными на двухмерном экране компьютера интуитивно и с эффектом присутствия», — объясняет доктор Стивен Ф. Ли из химического факультета Кембриджа, который руководил исследованием. «Только когда мы начали видеть наши данные в виртуальной реальности, все встало на свои места».
Проект vLUME начался, когда Ли и его группа встретились с основателями Lume VR на публичном мероприятии в Музее науки в Лондоне. В то время как группа Ли имела опыт в области микроскопии сверхвысокого разрешения, команда из Lume специализировалась на пространственных вычислениях и анализе данных. Вместе они смогли превратить vLUME в новый мощный инструмент для изучения сложных наборов данных в виртуальной реальности.
Такой просмотр данных может стимулировать новые инициативы и идеи. Например, Анушка Ханда — доктор философии и студентка из группы Ли — использовала программное обеспечение для изображения иммунной клетки, взятой из ее собственной крови, а затем находилась внутри своей клетки в виртуальной реальности. «Это дает вам совершенно другой взгляд на вашу работу», — поделилась она впечатлениями.
Программное обеспечение позволяет загружать несколько наборов данных и находит закономерности с помощью встроенных алгоритмов кластеризации. Затем этими результатами можно поделиться с коллегами по всему миру, используя функции изображения и видео в программном обеспечении.
«Данные, полученные с помощью микроскопии сверхвысокого разрешения, чрезвычайно сложны», — заявил Александр Китчинг, генеральный директор Lume. «Для ученых анализ этих данных может занять очень много времени. Благодаря vLUME нам удалось значительно сократить время ожидания, что позволило проводить более быстрое тестирование и анализ».
Читать также
В черных дырах могут быть вселенные. Рассказываем о новом открытии
На 3 день болезни большинство больных COVID-19 теряют обоняние и часто страдают насморком