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  • O aprendizado de máquina rastreia células em movimento

    Usiigaci, um software desenvolvido pela Unidade Micro / Bio / Nanofluídica, permite que os usuários segmentem facilmente, rastrear e analisar a migração de células sem rótulo. A ferramenta pode ser usada como uma solução completa para quantificar a migração celular, ou pode ser empregado como três aplicativos separados (ou seja, para segmentação, monitorando, e análise de dados, respectivamente). Usando a infraestrutura de aprendizado de máquina conhecida como “rede neural, ”O sistema permite aos usuários treiná-lo em diferentes conjuntos de dados e analisar imagens como um cérebro humano simplificado faria. Crédito:Instituto de Ciência e Tecnologia de Okinawa

    Tanto os bebês em desenvolvimento quanto os adultos idosos compartilham uma característica comum:as muitas células que constituem seus corpos estão sempre em movimento. Enquanto nós, humanos, nos deslocamos para o trabalho, as células migram pelo corpo para realizar seu trabalho. Os biólogos têm se esforçado muito para quantificar o movimento e a mudança da morfologia das células ao longo do tempo, mas agora, cientistas da Universidade de Graduação do Instituto de Ciência e Tecnologia de Okinawa (OIST) criaram uma ferramenta elegante para fazer exatamente isso.

    Usando o aprendizado de máquina, os pesquisadores desenvolveram um software para analisar instantâneos microscópicos de células em migração. Eles chamaram o software de Usiigaci, uma palavra Ryukyuan que se refere a traçar os contornos de objetos, já que a ferramenta inovadora detecta os contornos variáveis ​​de células individuais. Usiigaci, descrito em um artigo publicado em 13 de março, 2019 em SoftwareX , agora está disponível online para qualquer pessoa usar, junto com um tutorial em vídeo explicando o software.

    No útero, as células de um bebê migram para locais precisos para que cada braço, perna, e o órgão cresce em seu devido lugar. Nossas células imunológicas percorrem todo o corpo para curar feridas após lesões. As células cancerosas metastatizam ao viajarem pelo corpo, espalhar tumores para novos tecidos. Para testar a eficácia de novos medicamentos, os desenvolvedores de medicamentos rastreiam o movimento das células antes e depois do tratamento. O software Usiigaci encontra aplicativos em todas essas áreas de estudo e muito mais.

    "Esta é uma solução completa para nos levar de imagens brutas a dados quantitativos sobre a migração de células, "disse Hsieh-Fu Tsai, primeiro autor do estudo. Tsai é um estudante de graduação e pesquisador da Sociedade Japonesa para a Promoção da Ciência (JSPS) DC1 na Unidade Micro / Bio / Nanofluídica da OIST, liderado pela Prof. Amy Shen. "Nosso software é pelo menos 100 vezes mais rápido do que os métodos manuais, que são atualmente o padrão ouro para esses tipos de experimentos porque os computadores ainda não são poderosos o suficiente. "

    "Esperamos que este software possa se tornar bastante útil para a comunidade científica, "disse a Profa Amy Shen, investigador principal da unidade e autor sênior do estudo. "Para qualquer estudo biológico ou triagem de drogas que exija que você rastreie as respostas celulares a diferentes estímulos, você pode usar este software. "

    A Unidade Micro / Bio / Nanofluídica desenvolveu um software de aprendizado de máquina para segmentar, acompanhar, e analisar o movimento das células em migração. Chamado de Usiigaci, uma palavra Ryukyuan que significa "rastrear, ”O software supera significativamente os programas existentes e tem muitas aplicações em biologia e medicina. Crédito:Instituto de Ciência e Tecnologia de Okinawa

    O aprendizado de máquina torna o Usiigaci adaptável

    A fim de observar as células ao microscópio, os cientistas muitas vezes os impregnam de tinta ou ajustam seus genes para fazê-los brilhar em cores que arregalam os olhos. Mas colorir as células altera seu movimento, o que, por sua vez, distorce os resultados experimentais. Alguns cientistas tentam estudar a migração celular sem a ajuda de marcadores fluorescentes, usando os chamados métodos "sem rótulo", mas acabam se deparando com um problema diferente; Células sem rótulos se misturam ao fundo de imagens microscópicas, tornando-os incrivelmente difíceis de analisar com o software de computador existente.

    A Usiigaci supera esse obstáculo ao permitir que os cientistas treinem o software ao longo do tempo. Biólogos atuam como professores, fornecer ao software novas imagens para estudar de forma que ele possa reconhecer uma célula da outra. Um aprendiz rápido, o programa se adapta rapidamente a novos conjuntos de dados e pode rastrear facilmente o movimento de células individuais, mesmo que estejam amontoados como passageiros no metrô de Tóquio.

    "A maioria dos softwares ... não consegue diferenciar as células em alta densidade; basicamente, eles estão se segmentando em um globo, "disse Tsai." Com nosso software, podemos segmentar corretamente mesmo se as células estiverem se tocando. Na verdade, podemos fazer o rastreamento de uma única célula ao longo de todo o experimento. ”O Usiigaci é atualmente o software mais rápido capaz de rastrear o movimento de células sem rótulos em resolução de uma única célula em um laptop pessoal.

    Software imita o cérebro humano

    Os pesquisadores projetaram o Usiigaci para processar imagens como se fosse um cérebro humano simplificado. A estratégia permite que o software rastreie os contornos de células individuais, monitore seu movimento momento a momento, e transformar essa informação em números crunchable.

    O programa é construído em torno de uma infraestrutura de aprendizado de máquina conhecida como "rede neural convolucional". mais ou menos com base em como as células cerebrais trabalham juntas para processar as informações que chegam do mundo exterior. Quando nossos olhos captam a luz do ambiente, eles chamam os neurônios para analisar esses sinais e descobrir o que estamos olhando e onde está no espaço. Os neurônios primeiro esboçam a cena em traços amplos, em seguida, passam as informações para o próximo conjunto de células, renderizar progressivamente a imagem com mais e mais detalhes. As redes neurais funcionam de forma semelhante, exceto que cada "neurônio" é uma coleção de código em vez de uma célula física.

    Este projeto concede ao Usiigaci sua precisão e adaptabilidade. Esperando ansiosamente, os pesquisadores pretendem desenvolver redes neurais para identificar diferentes componentes dentro das células, em vez de apenas seus contornos. Com essas ferramentas em mãos, os cientistas podem avaliar facilmente se uma célula está saudável ou doente, jovem ou velho, derivado de uma linhagem genética ou de outra. Como Usiigaci, esses programas teriam utilidade em biologia fundamental, pesquisa em biotecnologia e além.


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