• Home
  • Química
  • Astronomía
  • Energía
  • Naturaleza
  • Biología
  • Física
  • Electrónica
  • La herramienta de aprendizaje automático mejora el seguimiento de pequeñas partículas en movimiento

    Más allá del rastreo manual:la impresión de un artista de una red neuronal profunda entrenada para reconocer el movimiento de partículas en representaciones de espacio-tiempo. Crédito:Eva Pillai

    Los científicos han desarrollado una herramienta automatizada para mapear el movimiento de partículas dentro de las células que puede acelerar la investigación en muchos campos. un nuevo estudio en los informes de eLife.

    Los movimientos de pequeñas moléculas, Las proteínas y los componentes celulares de todo el cuerpo juegan un papel importante en la salud y la enfermedad. Por ejemplo, contribuyen al desarrollo del cerebro y la progresión de algunas enfermedades. La nueva herramienta construido con tecnología de aprendizaje automático de vanguardia, hará que el seguimiento de estos movimientos sea más rápido, más fácil y menos propenso a sesgos.

    En la actualidad, los científicos pueden usar imágenes llamadas quimógrafos, que representan el movimiento de partículas en el tiempo y el espacio, para sus análisis de los movimientos de partículas. Estos quimógrafos se extraen de videos de lapso de tiempo de movimientos de partículas registrados con microscopios. El análisis debe realizarse manualmente, que es lento y vulnerable a los prejuicios inconscientes del investigador.

    "Utilizamos el poder del aprendizaje automático para resolver este problema de larga data mediante la automatización del seguimiento de los quimógrafos, "dice el autor principal Maximilian Jakobs, un doctorado estudiante del Departamento de Fisiología, Desarrollo y neurociencia en la Universidad de Cambridge, REINO UNIDO.

    El equipo desarrolló el software, apodado 'KymoButler', para automatizar el proceso. El software utiliza tecnología de aprendizaje profundo, que intenta imitar las redes en el cerebro para permitir que el software aprenda y se vuelva más competente en una tarea con el tiempo y múltiples intentos. Luego probaron KymoButler utilizando datos tanto artificiales como reales de científicos que estudian el movimiento de una variedad de partículas diferentes.

    "Demostramos que KymoButler realiza tan bien como análisis de datos manual experto en quimógrafos con trayectorias de partículas complejas de una variedad de sistemas biológicos, ", Explica Jakobs. El software también podría completar análisis en menos de un minuto, lo que a un experto le llevaría 1,5 horas.

    KymoButler está disponible para que otros investigadores lo descarguen y utilicen en kymobutler.deepmirror.ai. Autor principal Kristian Franze, Lector de Mecánica Neuronal en la Universidad de Cambridge, espera que el software continúe mejorando a medida que analiza más tipos de datos. Los investigadores que utilicen la herramienta tendrán la opción de cargar sus quimógrafos de forma anónima para ayudar al equipo a continuar desarrollando el software.

    "Esperamos que nuestra herramienta resulte útil para otras personas involucradas en el análisis de movimientos de partículas pequeñas, en cualquier campo en el que trabajen, "dice Franze, cuyo laboratorio se dedica a comprender cómo las interacciones físicas entre las células y su entorno dan forma al desarrollo y la regeneración del cerebro.


    © Ciencia https://es.scienceaq.com