Os cientistas desenvolveram uma ferramenta automatizada para mapear o movimento de partículas dentro das células que pode acelerar a pesquisa em muitos campos, um novo estudo em relatórios eLife.

Os movimentos de pequenas moléculas, proteínas e componentes celulares em todo o corpo desempenham um papel importante na saúde e na doença. Por exemplo, eles contribuem para o desenvolvimento do cérebro e a progressão de algumas doenças. A nova ferramenta, construído com tecnologia de aprendizado de máquina de ponta, tornará o rastreamento desses movimentos mais rápido, mais fácil e menos sujeito a preconceitos.

Atualmente, os cientistas podem usar imagens chamadas quimografias, que representam o movimento das partículas no tempo e no espaço, para suas análises de movimentos de partículas. Essas quimografias são extraídas de vídeos com lapso de tempo de movimentos de partículas gravados com microscópios. A análise precisa ser feita manualmente, que é lento e vulnerável a preconceitos inconscientes do pesquisador.

"Usamos o poder do aprendizado de máquina para resolver esse problema antigo, automatizando o rastreamento de quimografias, "diz o autor principal Maximilian Jakobs, um Ph.D. estudante do Departamento de Fisiologia, Desenvolvimento e Neurociência na Universidade de Cambridge, REINO UNIDO.

A equipe desenvolveu o software, apelidado de 'KymoButler', para automatizar o processo. O software usa tecnologia de aprendizado profundo, que tenta imitar as redes no cérebro para permitir que o software aprenda e se torne mais proficiente em uma tarefa com o tempo e várias tentativas. Eles então testaram o KymoButler usando dados artificiais e reais de cientistas que estudavam o movimento de uma série de partículas diferentes.

"Demonstramos que o KymoButler tem um desempenho tão bom quanto a análise de dados manuais especializados em quimógrafos com trajetórias de partículas complexas de uma variedade de sistemas biológicos, "Jakobs explica. O software também poderia concluir análises em menos de um minuto, o que levaria 1,5 horas para um especialista.

KymoButler está disponível para outros pesquisadores baixarem e usarem em kymobutler.deepmirror.ai. Autor sênior Kristian Franze, Leitor em Mecânica Neuronal da Universidade de Cambridge, espera que o software continue a melhorar à medida que analisa mais tipos de dados. Os pesquisadores que usarem a ferramenta terão a opção de enviar anonimamente suas quimografias para ajudar a equipe a continuar desenvolvendo o software.

"Esperamos que nossa ferramenta seja útil para outras pessoas envolvidas na análise de movimentos de pequenas partículas, qualquer campo em que possam trabalhar, "diz Franze, cujo laboratório é dedicado a compreender como as interações físicas entre as células e seu ambiente moldam o desenvolvimento e a regeneração do cérebro.