Gli scienziati hanno sviluppato uno strumento automatizzato per mappare il movimento delle particelle all'interno delle cellule che può accelerare la ricerca in molti campi, un nuovo studio nei rapporti eLife.

I movimenti di minuscole molecole, proteine ​​e componenti cellulari in tutto il corpo svolgono un ruolo importante nella salute e nella malattia. Per esempio, contribuiscono allo sviluppo del cervello e alla progressione di alcune malattie. Il nuovo strumento, costruito con tecnologia di apprendimento automatico all'avanguardia, renderà il monitoraggio di questi movimenti più veloce, più facile e meno incline ai pregiudizi.

Attualmente, gli scienziati possono usare immagini chiamate chimografi, che rappresentano il movimento delle particelle nel tempo e nello spazio, per le loro analisi dei movimenti delle particelle. Questi chimografi sono estratti da video time-lapse di movimenti di particelle registrati utilizzando microscopi. L'analisi deve essere eseguita manualmente, che è sia lento che vulnerabile ai pregiudizi inconsci del ricercatore.

"Abbiamo utilizzato la potenza dell'apprendimento automatico per risolvere questo problema di vecchia data automatizzando il tracciamento dei chimografi, ", afferma l'autore principale Maximilian Jakobs, un dottorato di ricerca studente presso il Dipartimento di Fisiologia, Sviluppo e neuroscienze presso l'Università di Cambridge, UK.

Il team ha sviluppato il software, soprannominato "KymoButler", per automatizzare il processo. Il software utilizza la tecnologia di deep learning, che cerca di imitare le reti nel cervello per consentire al software di apprendere e diventare più abile in un compito nel tempo e più tentativi. Hanno quindi testato KymoButler utilizzando dati sia artificiali che reali provenienti da scienziati che studiano il movimento di una serie di particelle diverse.

"Dimostriamo che KymoButler esegue un'analisi manuale dei dati da esperti su chimografi con traiettorie di particelle complesse da una varietà di sistemi biologici, " Spiega Jakobs. Il software potrebbe anche completare le analisi in meno di un minuto, il che richiederebbe a un esperto 1,5 ore.

KymoButler è disponibile per il download e l'utilizzo da parte di altri ricercatori all'indirizzo kymobutler.deepmirror.ai. L'autore senior Kristian Franze, Reader in Neuronal Mechanics presso l'Università di Cambridge, prevede che il software continuerà a migliorare man mano che analizzerà più tipi di dati. I ricercatori che utilizzano lo strumento avranno la possibilità di caricare in modo anonimo i loro chimografi per aiutare il team a continuare a sviluppare il software.

"Speriamo che il nostro strumento si riveli utile per gli altri coinvolti nell'analisi dei movimenti di piccole particelle, in qualunque campo lavorino, "dice Francesco, il cui laboratorio è dedicato alla comprensione di come le interazioni fisiche tra le cellule e il loro ambiente modellano lo sviluppo e la rigenerazione del cervello.