Investigadores em Portugal desenvolvem plataforma de IA de análise de imagens para impulsionar investigação mundial

Primeiro autor, Ivan Hidalgo-Cenamor, discutindo a plataforma. Crédito:Instituto Gulbenkian de Ciência

Uma equipa de investigadores do Instituto Gulbenkian de Ciência (IGC) em Portugal, em conjunto com a Universidade Åbo Akademi na Finlândia, o consórcio AI4Life e outros colaboradores, desenvolveram uma plataforma inovadora de código aberto chamada DL4MicEverywhere. O artigo, "DL4MicEverywhere:Aprendizado profundo para microscopia tornado flexível, compartilhável e reprodutível", foi publicado na revista Nature Methods .

Esta plataforma fornece aos cientistas da vida acesso fácil à inteligência artificial (IA) avançada para a análise de imagens microscópicas. Ele permite que outros pesquisadores, independentemente de sua experiência computacional, treinem e usem facilmente modelos de aprendizagem profunda em seus próprios dados.

A aprendizagem profunda, um subcampo da IA, revolucionou a análise de grandes e complexos conjuntos de dados microscópicos, permitindo aos cientistas identificar, rastrear e analisar automaticamente células e estruturas subcelulares. No entanto, a falta de recursos informáticos e de conhecimentos especializados em IA impede que alguns investigadores das ciências da vida tirem partido destas técnicas poderosas no seu próprio trabalho.

O DL4MicEverywhere aborda esses desafios fornecendo uma interface intuitiva para pesquisadores usarem modelos de aprendizagem profunda em qualquer experimento que exija análise de imagens e em diversas infraestruturas de computação, desde simples laptops até clusters de alto desempenho.

“A nossa plataforma estabelece uma ponte entre os avanços tecnológicos da IA e a investigação biomédica”, afirmou Ivan Hidalgo-Cenamor, primeiro autor do estudo e investigador do IGC.

“Com ele, independentemente da sua experiência em IA, os investigadores ganham acesso a métodos de microscopia de ponta, permitindo-lhes analisar automaticamente os seus resultados e potencialmente descobrir novos conhecimentos biológicos”.

A plataforma DL4MicEverywhere baseia-se no trabalho anterior da equipe, ZeroCostDL4Mic, para permitir o treinamento e o uso de modelos em vários ambientes computacionais. A plataforma também inclui uma interface amigável e expande a coleção de metodologias disponíveis que os usuários podem aplicar em tarefas comuns de análise de imagens microscópicas.

"O DL4MicEverywhere visa democratizar a IA para microscopia, promovendo contribuições da comunidade e aderindo aos princípios FAIR para software de pesquisa científica - tornando os recursos encontráveis, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis", explicou o Dr. Estibaliz Gómez-de-Mariscal, co-líder do estudo e investigador do IGC.

"Esperamos que esta plataforma capacite investigadores de todo o mundo a aproveitar estas técnicas poderosas no seu trabalho, independentemente dos seus recursos ou conhecimentos."

O desenvolvimento do DL4MicEverywhere é um grande exemplo do ambiente colaborativo na ciência. Em primeiro lugar, foi desenvolvido com o objetivo de permitir a qualquer investigador mundial usufruir das mais avançadas tecnologias em microscopia, contribuindo para acelerar as descobertas científicas. Em segundo lugar, isto só foi possível através de uma colaboração internacional de especialistas em ciência da computação, análise de imagens e microscopia, com contribuições importantes do consórcio AI4Life.

O projeto foi co-liderado por Ricardo Henriques no IGC e Guillaume Jacquemet na Åbo Akademi University.

“Este trabalho representa um marco importante para tornar a IA mais acessível e reutilizável para a comunidade de microscopia”, disse o professor Jacquemet. "Ao permitir que os pesquisadores compartilhem facilmente seus modelos e pipelines de análise, podemos acelerar as descobertas e aumentar a reprodutibilidade na pesquisa biomédica."

“O DL4MicEverywhere tem potencial para ser transformador nas ciências da vida”, acrescentou o Professor Henriques. "Isso se alinha com a nossa visão da AI4Life de desenvolver soluções sustentáveis de IA que capacitem os pesquisadores e impulsionem a inovação na área da saúde e muito mais."

A plataforma DL4MicEverywhere está disponível gratuitamente como um recurso de código aberto, refletindo o compromisso das equipes com a ciência aberta e a reprodutibilidade. Os pesquisadores acreditam que, ao reduzir as barreiras à análise avançada de imagens de microscopia, o DL4MicEverywhere permitirá descobertas revolucionárias em áreas que vão desde a biologia celular básica até a descoberta de medicamentos e medicina personalizada.

Mais informações: DL4MicEverywhere:aprendizado profundo para microscopia flexível, compartilhável e reproduzível, Nature Methods (2024). DOI:10.1038/s41592-024-02295-6
Informações do diário: Métodos da Natureza

Fornecido pelo Instituto Gulbenkian de Ciência

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