BESSY II的高亮度x射线可以用来产生空间分辨率低至几十纳米的微观图像。整个细胞体积可以检查，而不需要复杂的样品制备，如电子显微镜。在x射线显微镜下，微小的细胞器及其精细的结构和边界膜清晰而详细，甚至在三维空间中。
这使得低温x射线断层扫描成为研究细胞结构变化的理想选择，例如，由外部触发引起的细胞结构变化。然而，到目前为止，对3D层析成像的评估主要需要人工和劳动密集型的数据分析。为了克服这个问题，由计算机科学家Frank no
计算机科学团队开发了一种新颖的自学习算法。这种基于人工智能的分析方法基于亚细胞结构的自动检测，加速了三维x射线数据集的定量分析。生物样品的内部三维图像是在BESSY II的U41光束线上获得的。
HZB的x射线显微镜专家Stephan Werner博士说:“在这项研究中，我们现在已经展示了基于人工智能的细胞体积分析是如何工作的，使用的是具有所谓丝状足的哺乳动物细胞培养物。”哺乳动物的细胞结构复杂，有许多不同的细胞器，每个细胞器都有不同的细胞功能。丝状足是细胞膜的突出部分，特别用于细胞迁移。
“对于低温x射线显微镜，细胞样本首先被冲击冷冻，如此之快，以至于细胞内没有冰晶形成。这使细胞处于几乎自然的状态，使我们能够研究细胞内部外部因素的结构影响，”Werner解释说。
“我们的工作已经引起了专家们的极大兴趣，”来自柏林自由Universität的第一作者迈克尔·戴尔说。神经网络在很短的时间内正确识别了大约70%的现有细胞特征，从而能够非常快速地评估数据集。Dyhr说:“在未来，我们可以使用这种新的分析方法来研究细胞对纳米颗粒、病毒或致癌物等环境影响的反应，比以前更快、更可靠。”
这项研究发表在《美国国家科学院院刊》上。
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