Net zoals iedereen in de wereld van de microscopie zet Stallinga computational imaging in om meer gedetailleerde beelden te krijgen. Zelf naar een sample kijken onder een lichtmicroscoop doet niemand meer, zegt hoogleraar Stallinga, voorzitter van de afdeling Imaging Physics. Dan zijn alleen grote structuren te zien, zoals de eiwitfabriekjes van een cel, de zogenoemde ribosomen. “Willen we ook de locatie van individuele eiwitten in een cel te weten komen of hoe eiwitcomplexen in elkaar zitten, dan is een slimme interactie tussen de gebruikte microscopische technieken en beeldverwerkingssoftware essentieel.”
Samenwerking nodig
Voor de uitvoering van Stallinga’s prijswinnende onderzoeksplan is samenwerking tussen vier behoorlijk verschillende disciplines nodig: ingenieursoptica, informatica, biochemie en biologie. “Technologie ontwikkeld voor de ene beeldvormende techniek, is vaak ook interessant voor het verbeteren van compleet andere beeldvormende technieken”, stelt Stallinga.
Stallinga’s specialisme is super-resolutiemicroscopie. Met deze Nobelprijswinnende techniek is al in te zoomen tot het niveau waarop individuele eiwitcomplexen zichtbaar zijn. Om echter ook individuele eiwitten en de structuur van eiwitcomplexen in meer detail te bekijken is een resolutie van 1 tot 5 nanometer nodig: ruim vijfmaal gedetailleerder dan de standaard super-resolutiemicroscopie.
Met elektronenmicroscopie is die resolutie al haalbaar. Maar die microscoop vraagt niet alleen bewerkingen die een cel uiteindelijk doden, hij kan er ook geen waaier aan fluorescerende labels bij gebruiken om specifieke eiwitten herkenbaar mee te maken en er al helemaal geen 3D-beelden mee maken, juist wat Stallinga wil realiseren.
Fonkelende sterrenhemel van eiwitten
Vergelijk het met een fonkelende sterrenhemel’, stelt de fysicus. “Alleen in ons geval geven de sterren in 99 procent van de tijd géén licht.” Dat betekent dat als er een sample is waar aan tienduizend eiwitten een lichtgevend label hangt, er op elk specifiek tijdstip slechts honderd van die labels echt licht geven. En die zijn willekeurig verdeeld over het sample, dus de meeste zullen op enige afstand van elkaar liggen. Zo staan er op elk plaatje steeds andere eiwitten. Leg al die gevonden eiwitposities ‘op elkaar’ en er ontstaat een compleet en superscherp beeld.
Om dat beeld nog nauwkeuriger en tegelijkertijd 3D te maken, wil Stallinga een sample belichten met een 3D-lichtpatroon met donkere en lichte delen. “In drie dimensies maken we een patroon van strepen en stippen van licht.” Daarmee wil hij een soort scan maken, waarbij de helderheid van een lichtvlek op en neer gaat als er een streep of stip van licht langs schuift. Zo is een hogere resolutie te behalen dan bij uniforme belichting. Het voordeel is verder dat hij op deze manier zo weinig mogelijk licht gebruikt, waardoor het sample, dat grotendeels transparant is, zo min mogelijk beschadigt.
Nieuwe medische mogelijkheden
Voor de komende jaren is Stallinga’s doel om in 3D-samples de resolutie sterk te vergroten. Als dat lukt, geeft dat de medische sector allerlei nieuwe mogelijkheden. Beeldvormende technieken spelen in de gezondheidszorg nu al een zeer grote rol, stelt Stallinga. Verbeterde super-resolutiemicroscopie kan die rol verder vergroten, zoals bij het zoeken naar aanknopingspunten voor medicijnen. Denk aan neuro-imaging waarbij met lichtmicroscopie naar de interactie van neuronen wordt gekeken en naar afwijkingen wordt gezocht bij mensen met ziektes zoals Alzheimer.
In september 2021 kwam de TU Delft al met een nieuwe methode om eiwitten nauwkeurig te onderzoeken. Wetenschappers van de TU Delft en de technische universiteit in München toonden toen een nieuw type moleculaire val. Daarmee wordt het mogelijk om een afzonderlijk eiwit urenlang op zijn plaats te houden voor gedetailleerd onderzoek. Een revolutie die kan leiden tot nieuwe innovaties in onder andere de biomedische wetenschappen en biotechnologie.
