Un equipo de investigación conjunto codirigido por la City University of Hong Kong CityU ha desarrollado una nueva herramienta computacional que puede reconstruir y visualizar formas tridimensionales 3D y cambios temporales de células, acelerando el proceso de análisis de cientos dehoras a mano a unas pocas horas por computadora. Esta herramienta, que revoluciona la forma en que los biólogos analizan los datos de imágenes, puede hacer avanzar más estudios en biología celular y del desarrollo, como el crecimiento de células cancerosas.
El estudio interdisciplinario fue codirigido por el Profesor Yan Hong, Catedrático de Ingeniería Informática y el Profesor Wong Chung Hong de Ingeniería de Datos en el Departamento de Ingeniería Eléctrica EE de CityU, junto con biólogos de la Universidad Bautista de Hong Kong HKBUy la Universidad de Pekín. Sus hallazgos han sido publicados en la revista científica Comunicaciones de la naturaleza , titulado " Establecimiento de un atlas morfológico del embrión de Caenorhabditis elegans utilizando segmentación 4D basada en aprendizaje profundo . "
La herramienta desarrollada por el equipo se llama "CShaper". "Es una poderosa herramienta computacional que puede segmentar y analizar imágenes de células de forma sistemática a nivel de una sola célula, lo cual es muy necesario para el estudio de la división celular, yfunciones genéticas ", describió el profesor Yan.
Cuello de botella en el análisis de una gran cantidad de datos de división celular
Los biólogos han estado investigando cómo los animales crecen a partir de una sola célula, un óvulo fertilizado, en órganos y en todo el cuerpo a través de innumerables divisiones celulares. En particular, quieren conocer las funciones de los genes, como los genes específicos involucrados en las divisiones celulares deformando diferentes órganos, o lo que causa las divisiones celulares anormales que conducen al crecimiento tumoral.
Una forma de encontrar la respuesta es utilizar la técnica de eliminación de genes. Con todos los genes presentes, los investigadores primero obtienen imágenes de células y el árbol de linaje. Luego, "eliminan" un gen de la secuencia de ADN y comparan lados árboles de linaje para analizar los cambios en las células e inferir las funciones de los genes. Luego repiten el experimento con otros genes eliminados.
En el estudio, el equipo de biólogos colaboradores utilizó embriones de Caenorhabditis elegans C. elegans para producir terabytes de datos para que el equipo del profesor Yan realizara un análisis computacional. C. elegans es un tipo de gusano que comparte muchas características biológicas esenciales con los humanos yproporcionan un modelo valioso para estudiar el proceso de crecimiento tumoral en humanos.
"Con 20.000 genes estimados en C. elegans, significa que se necesitarían casi 20.000 experimentos si se eliminara un gen a la vez. Y habría una enorme cantidad de datos. Por lo tanto, es esencial utilizar un sistema de análisis de imágenes automatizado. Y esto nos impulsa a desarrollar uno más eficiente ", dijo.
Avance en la segmentación automática de imágenes de celdas
Las imágenes celulares se obtienen generalmente mediante escaneo con rayo láser. Los sistemas de análisis de imágenes existentes solo pueden detectar bien el núcleo celular con una imagen de mala calidad de la membrana celular, lo que dificulta la reconstrucción de las formas celulares. Además, existe una falta de algoritmo confiable para la segmentación deImágenes 3D en tiempo real es decir, imágenes 4D de la división celular. La segmentación de imágenes es un proceso crítico en la visión por computadora que implica dividir una entrada visual en segmentos para simplificar el análisis de imágenes. Pero los investigadores tienen que pasar cientos de horas etiquetando muchas imágenes celulares manualmente.
El avance en CShaper es que puede detectar membranas celulares, construir formas celulares en 3D y, lo que es más importante, segmentar automáticamente las imágenes celulares a nivel celular ". Con CShaper, los biólogos pueden descifrar el contenido de estas imágenes en unos pocoshoras. Puede caracterizar las formas de las células y las estructuras de la superficie, y proporcionar vistas en 3D de las células en diferentes puntos de tiempo ", dijo Cao Jianfeng , estudiante de doctorado en el grupo del profesor Yan y co-primer autor del artículo.
Para lograr esto, el modelo DMapNet basado en aprendizaje profundo desarrollado por el equipo juega un papel clave en el sistema CShaper. "Al aprender a capturar múltiples distancias discretas entre píxeles de imagen, DMapNet extrae el contorno de la membrana mientras considera la información de la forma, en lugar deque solo características de intensidad. Por lo tanto, CShaper logró una precisión del 95,95% en la identificación de las células, lo que superó sustancialmente a otros métodos ", explicó.
Con CShaper, el equipo generó un atlas 3D de lapso de tiempo de morfología celular para el embrión de C. elegans de las etapas de 4 a 350 células, incluida la forma celular, volumen, área de superficie, migración, posición del núcleo y célula-célulacontacto con identidades celulares confirmadas.
Avanzando en estudios adicionales sobre el crecimiento tumoral
"Hasta donde sabemos, CShaper es el primer sistema computacional para segmentar y analizar las imágenes de embriones de C. elegans sistemáticamente a nivel de una sola célula", dijo el Sr. Cao. "A través de colaboraciones estrechas con biólogos, desarrollamos con orgullouna herramienta informática útil para el análisis automatizado de una gran cantidad de datos de imágenes celulares. Creemos que puede promover más estudios en biología celular y del desarrollo, en particular para comprender el origen y el crecimiento de las células cancerosas ", agregó el profesor Yan.
También probaron CShaper en células de tejido vegetal, mostrando resultados prometedores. Creen que la herramienta informática puede adoptarse en otros estudios biológicos.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de la ciudad de Hong Kong . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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