ثورة في المجهر: خوارزمية جديدة تعمل على تسريع تحليل الصور!

ثورة في المجهر: خوارزمية جديدة تعمل على تسريع تحليل الصور!

في 14 يوليو 2025، حصل ثلاثة باحثين بارزين من جامعة جورج أغسطس في غوتنغن، البروفيسور الدكتور لوتز أكرمان، والأستاذ الدكتور تيمو بيتز والأستاذ الدكتور يورغ إندرلاين، على منحة كبيرة من مجلس البحوث الأوروبي (ERC). سيتم تقديم منحة إثبات المفهوم (PoC) البالغة 150,000 يورو على مدار 18 شهرًا وتستهدف الباحثين الذين حصلوا على تمويل سابق من ERC. يهدف التمويل إلى دعم المشاريع المبتكرة التي لديها القدرة على تحقيق تقدم كبير في العلوم والتكنولوجيا.

يركز البروفيسور أكرمان تمويله على مشروع "PhotoElectroFlow". ويتضمن ذلك تطوير تقنية تركيب كيميائي صديقة للبيئة تستخدم الطاقة الشمسية والكهربائية. الهدف الرئيسي من PhotoElectroFlow هو إنشاء محلل كهربائي مستمر يعتمد على التركيب الجزيئي الكهروضوئي.

الابتكارات في تحليل الصور

التركيز الآخر للبروفيسور بيتز هو تطوير منصة "BiQ-Cloud". تهدف هذه المنصة إلى توفير أدوات تحليل فعالة من حيث التكلفة للأبحاث الطبية الحيوية. يتيح BiQ-Cloud تحليل الصور المجهرية في بيئة سحابية آمنة ولا يتطلب برامج باهظة الثمن أو معرفة واسعة بتكنولوجيا المعلومات. يُستخدم النظام حاليًا لتحليل عضلات القلب والهيكل العظمي ويعمل كأساس لتأسيس شركة منبثقة.

بالإضافة إلى ذلك، يعمل البروفيسور إندرلاين على شريحة صغيرة مبتكرة، "QYieldChip"، والتي تستخدم لقياس العائد الكمي للتلألؤ دون معايرة. تتيح هذه التقنية إجراء قياسات دقيقة في أنظمة الإنارة المختلفة ولها تطبيقات في مجالات التصوير الحيوي وعلوم المواد والزراعة والاستشعار البيئي.

التقدم في المجهر

في عالم التصوير، قام فريق بحث دولي في جامعة توبنغن بتطوير خوارزمية تسمى DECODE (DEep CONtext DEpendent) التي أحدثت ثورة في الفحص المجهري فائق الدقة. تتيح هذه الطريقة، الحائزة على جائزة نوبل في الكيمياء عام 2014، الحصول على رؤى تفصيلية حول الهياكل الخلوية والنانومترية. تعمل الخوارزمية على تحسين الفحص المجهري لجزيء واحد (SMLM) عن طريق تقليل عدد الصور المطلوبة بشكل كبير، وبالتالي زيادة سرعة التصوير بما يصل إلى عشرة أضعاف، دون خسارة كبيرة في الدقة.

برنامج استخدام DECODE مجاني وسهل التثبيت، مما يجعله أداة قيمة للباحثين. وفي الوقت نفسه، يقوم DECODE بقياس أوجه عدم اليقين في التوطين ويستخدم التعلم العميق لتحقيق نتائج أفضل. تم تطوير هذه الخوارزمية بالتعاون مع مختبر البيولوجيا الجزيئية الأوروبي (EMBL) في هايدلبرغ وحرم أبحاث جانيليا في فرجينيا (الولايات المتحدة الأمريكية).

باختصار، يُظهر تمويل جامعة غوتنغن والتقدم في الفحص المجهري كيف يمكن تعزيز الابتكارات في مجال البحوث الطبية الحيوية وفي مجال تحليل الصور. إن التطورات في معالجة الصور والتقنيات الجديدة لديها القدرة على تقديم رؤى مهمة حول أساسيات العمليات البيولوجية ويمكن أن يكون لها تطبيقات واسعة النطاق في الطب والمجالات العلمية الأخرى. يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول هذه المشاريع والتقنيات على الموقع الإلكتروني جامعة جورج أوغست في غوتنغن, مركز أبحاث يوليش و جامعة توبنغن للعثور على.