Cryo-EM Volume Denoising : Análisis de algoritmos de disminución de ruido sobre datos volumétricos obtenidos con criomicroscopía electrónica.

Abstract

La criomicroscopía electrónica es una técnica de imagenología que permite obtener modelos tridimensionales de la estructura atómica de macromoléculas, a partir de cientos de miles de imágenes extremadamente ruidosas capturadas con un microscopio electrónico de transmisión. Conocer la estructura de las macromoléculas con mayor precisión es fundamental para comprender mejor distintos procesos biológicos y contribuir al desarrollo de fármacos y vacunas para atacar diferentes enfermedades. Avances técnicos en el proceso de adquisición de las imágenes y progresos en la capacidad de procesamiento de grandes volúmenes de datos han mejorado considerablemente la máxima resolución alcanzable por esta técnica. No obstante, un área poco explorada dentro de la criomicroscopía electrónica es la posibilidad de procesar y refinar la reconstrucción tridimensional para mejorar aún mas su resolución. En este proyecto se evalúa el desempeño de tres algoritmos de disminución de ruido en volúmenes sobre el mapa de densidad de la enzima beta-galactosidasa con distintos niveles de ruido (gaussiano y de media nula) agregado : Non-Local Means (NLM), Block-Matching and 4D filtering (BM4D) y Noise2Void (N2V). Estos algoritmos buscan aprovechar la auto-similitud en la señal para disminuir el ruido que la degrada. La beta-galactosidasa es una macromolécula con mucha redundancia. Está formada por cuatro cadenas idénticas de 1,023 aminoácidos cada una. En la naturaleza existen solamente veinte tipos de aminoácidos distintos, lo cual significa que esta macromolécula contiene múltiples ejemplares de los mismos aminoácidos ubicados en distintas orientaciones a lo largo de toda su estructura. Luego de realizar experimentos para determinar la elección de parámetros que resulta en un mejor desempeño de cada uno de los algoritmos, se comprueba que los tres logran un incremento porcentual significativo en la resolución de la reconstrucción tridimensional. Más específicamente, tomando como insumo el mapa de densidad de la beta-galactosidasa degradado con distintos niveles de ruido, la mejora de resolución promedio alcanzada por NLM es de 12.9 %, la de BM4D es de 28.4% y la de N2V es de 27.7 %. No obstante, ninguno de estos algoritmos es invariante a rotaciones, lo cual impide que puedan aprovechar gran parte de la redundancia presente en la señal y constituye una limitante para la máxima mejora de resolución alcanzable por estos métodos. En este contexto, se diseña una medida de similitud invariante a rotaciones para incorporar en el algoritmo NLM. Se propone una extensión de este algoritmo que integra recursos propios y existentes capaz de identificar como similares, estructuras que contienen prácticamente la misma señal pero que se encuentran en distintas orientaciones, logrando así recoger más información para realizar la restauración. La idea central es similar a la de NLM tradicional, excepto que la nueva medida de similitud compara el vecindario de referencia con otros vecindarios de la ventana de búsqueda previamente alineados al de referencia. El método de alineación consiste en proyectar la transformada de Fourier de los volúmenes sobre esferas y utilizar herramientas matemáticas de los armónicos esféricos para hallar la rotación que mejor alinea dichas proyecciones. La eficacia del método de alineación y de la nueva medida de similitud se valida con una serie de experimentos. En primer lugar, se comprueba que el método de alineación logra alinear correctamente dos aminoácidos del mismo tipo en orientaciones aleatorias para los veinte aminoácidos que existen en la naturaleza. Además, la medida de similitud propuesta asigna pesos cercanos a uno a aminoácidos del mismo tipo en orientaciones diferentes. Se verifica también que la nueva medida de similitud es más robusta al ruido que la de NLM tradicional. Finalmente, se constata que al simular una corrida del nuevo NLM y del tradicional sobre la beta-galactosidasa en exactamente las mismas condiciones, el nuevo NLM encuentra mucho más vecindarios similares al de referencia en la ventana de búsqueda que el tradicional. Luego de validar la herramienta y realizar experimentos para determinar la mejor elección de parámetros del algoritmo propuesto, se comprueba que éste supera en desempeño a NLM tradicional para niveles de ruido en la estructura de entrada de desviación estándar 0.5 ≤ ó ≤ 1.5. Los resultados del trabajo demuestran que la aplicación de algoritmos de disminución de ruido tiene el potencial de incrementar significativamente la resolución de los modelos tridimensionales de macromoléculas obtenidos con criomicroscopía electrónica. Asimismo, se desarrolla una extensión de NLM invariante a rotaciones que supera en desempeño al NLM tradicional para esta aplicación en particular, pero que a su vez podría constituir una valiosa herramienta para mejorar la calidad de modelos tridimensionales en otras aplicaciones del procesamiento de señales.