Un team di ricercatori dell’Instituto Gulbenkian de Ciência (IGC) in Portogallo, insieme all’Università Åbo Akademi in Finlandia, al consorzio AI4Life e ad altri collaboratori, hanno sviluppato un’innovativa piattaforma open source chiamata DL4MicEverywhere. L'articolo "DL4MicEverywhere:Deep learning for microscopy reso flessibile, condivisibile e riproducibile" è stato pubblicato sulla rivista Nature Methods .
Questa piattaforma fornisce agli scienziati della vita un facile accesso all'intelligenza artificiale (AI) avanzata per l'analisi delle immagini al microscopio. Consente ad altri ricercatori, indipendentemente dalla loro esperienza computazionale, di addestrare e utilizzare facilmente modelli di deep learning sui propri dati.
Il deep learning, un sottocampo dell’intelligenza artificiale, ha rivoluzionato l’analisi di set di dati microscopici grandi e complessi, consentendo agli scienziati di identificare, tracciare e analizzare automaticamente cellule e strutture subcellulari. Tuttavia, la mancanza di risorse informatiche e di competenze in materia di intelligenza artificiale impedisce ad alcuni ricercatori nel campo delle scienze della vita di sfruttare queste potenti tecniche nel proprio lavoro.
DL4MicEverywhere affronta queste sfide fornendo un'interfaccia intuitiva che consente ai ricercatori di utilizzare modelli di deep learning su qualsiasi esperimento che richieda l'analisi delle immagini e in diverse infrastrutture informatiche, dai semplici laptop ai cluster ad alte prestazioni.
"La nostra piattaforma stabilisce un ponte tra i progressi tecnologici dell'intelligenza artificiale e la ricerca biomedica", ha affermato Ivan Hidalgo-Cenamor, primo autore dello studio e ricercatore presso IGC.
"Con esso, indipendentemente dalla loro esperienza nell'intelligenza artificiale, i ricercatori ottengono l'accesso a metodi di microscopia all'avanguardia, consentendo loro di analizzare automaticamente i risultati e scoprire potenzialmente nuove informazioni biologiche."
La piattaforma DL4MicEverywhere si basa sul lavoro precedente del team, ZeroCostDL4Mic, per consentire l'addestramento e l'utilizzo di modelli in vari ambienti computazionali. La piattaforma include anche un'interfaccia intuitiva ed espande la raccolta di metodologie disponibili che gli utenti possono applicare alle attività comuni di analisi delle immagini al microscopio.
"DL4MicEverywhere mira a democratizzare l'intelligenza artificiale per la microscopia promuovendo i contributi della comunità e aderendo ai principi FAIR per i software di ricerca scientifica, rendendo le risorse reperibili, accessibili, interoperabili e riutilizzabili", ha spiegato il dott. Estibaliz Gómez-de-Mariscal, co-responsabile dello studio e ricercatore presso IGC.
"Ci auguriamo che questa piattaforma consenta ai ricercatori di tutto il mondo di sfruttare queste potenti tecniche nel loro lavoro, indipendentemente dalle loro risorse o competenze."
Lo sviluppo di DL4MicEverywhere è un ottimo esempio di ambiente collaborativo nella scienza. Innanzitutto è stato sviluppato con lo scopo di consentire a qualsiasi ricercatore a livello mondiale di sfruttare le tecnologie più avanzate in microscopia, contribuendo ad accelerare le scoperte scientifiche. In secondo luogo, è stato reso possibile solo grazie a una collaborazione internazionale di esperti in informatica, analisi delle immagini e microscopia, con il contributo chiave del consorzio AI4Life.
Il progetto è stato co-diretto da Ricardo Henriques dell'IGC e Guillaume Jacquemet dell'Åbo Akademi University.
"Questo lavoro rappresenta un'importante pietra miliare nel rendere l'intelligenza artificiale più accessibile e riutilizzabile per la comunità della microscopia", ha affermato il professor Jacquemet. "Consentendo ai ricercatori di condividere facilmente i loro modelli e le pipeline di analisi, possiamo accelerare le scoperte e migliorare la riproducibilità nella ricerca biomedica."
"DL4MicEverywhere ha il potenziale per trasformare le scienze della vita", ha aggiunto il professor Henriques. "È in linea con la nostra visione di AI4Life di sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale sostenibili che diano potere ai ricercatori e promuovano l'innovazione nel settore sanitario e non solo."
La piattaforma DL4MicEverywhere è disponibile gratuitamente come risorsa open source, riflettendo l'impegno dei team nei confronti della scienza aperta e della riproducibilità. I ricercatori ritengono che, abbassando le barriere all'analisi avanzata delle immagini al microscopio, DL4MicEverywhere consentirà scoperte rivoluzionarie in campi che vanno dalla biologia cellulare di base alla scoperta di farmaci e alla medicina personalizzata.
Ulteriori informazioni: DL4MicEverywhere:il deep learning per la microscopia reso flessibile, condivisibile e riproducibile, Nature Methods (2024). DOI:10.1038/s41592-024-02295-6
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