Description du projet
Un microscope d'imagerie par bioluminescence pour la recherche biomédicale
La microscopie par bioluminescence est un puissant outil permettant d’imager des échantillons biologiques sans avoir recours à un laser d'excitation. La résolution spatio-temporelle des solutions commerciales actuelles est toutefois fort basse en raison de l'absence de photons dans les échantillons. Le projet LowLiteScope, financé par le CER, entend redéfinir le chemin optique, l'acquisition des données et le post-traitement en s’appuyant sur l'intelligence artificielle pour capturer des images 3D à haute résolution de cellules et de tissus vivants. Il fera appel à une nouvelle approche du champ lumineux et à des modèles d'apprentissage profond pour reconstruire des volumes 3D à partir d'images de champ lumineux à exposition unique. Le projet testera le prototype à l’aide d’échantillons photosensibles et autofluorescents et proposera une nouvelle conception de lentille pour en faciliter l'adoption par les utilisateurs finaux. Cette révolution de la microscopie par bioluminescence pourrait considérablement faire progresser la recherche biomédicale.
Objectif
Bioluminescence microscopy offers a powerful tool for background free imaging of biological samples without an excitation laser. This enabling technology would afford a wide range of applications in the life sciences, where fluorescence microscopy is prohibitive.
Currently, commercial solutions for bioluminescence imaging suffer from low spatiotemporal resolution, due to photon-starved samples. LowLiteScope aims to overcome these limitations by radically redesigning the optical path, data acquisition and post processing based on artificial intelligence.
LowliteScope leverages a new light field approach to capture the spatial and angular information of light rays that pass through the sample. In contrast to conventional light field microscope, this technique records three-dimensional images with high spatial resolution and a large depth of field. To econstruct the 3D volume from single exposure light field images, we will use new deep learning models based on artificial intelligence (WP1). The use of generalized and optics-informed deep learning techniques will also increase the spatial resolution beyond conventional light field microscopes. We will test the performance of the LowLiteScope prototype using photosensitive samples and samples with high intrinsic autofluorescence (WP2) - two properties that often render long-term, high-resolution imaging via fluorescence microscopy difficult. Ultimately, success is measured by the ease to adopt our technology. To facilitate the adoption of LowLiteScope by the enduser, we propose a new lens design, which can be used as a modular add-on to any conventional, fluorescence microscopes (WP3).
In summary, LowLiteScope marks a significant breakthrough in bioluminescence microscopy. Its ability to non-invasively capture 3D images of live cells and tissues with high precision will be an invaluable asset for the advancement of biomedical research.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- sciences naturellessciences physiquesoptiquemicroscopie
- sciences naturellessciences physiquesoptiquephysique des lasers
- sciences naturellessciences physiquesphysique théoriquephysique des particulesphotons
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Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-POC
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HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept GrantsInstitution d’accueil
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Espagne