Resumen:

Los virus gigantes, como el mimivirus y el pandoravirus, son virus excepcionalmente grandes que infectan a varios microorganismos. Comprender sus mecanismos de infección es crucial para estudiar la virología y la ecología microbiana. Los enfoques convencionales para analizar las infecciones por virus gigantes en amebas se basan en observaciones cualitativas, que pueden ser subjetivas y limitadas a la hora de proporcionar información detallada sobre el proceso de infección.

En este estudio, desarrollamos un nuevo método de análisis de imágenes para datos de microscopía de lapso de tiempo para analizar cuantitativamente las infecciones por virus gigantes en amebas. Nuestro método implica segmentación de imágenes, extracción de características y técnicas de aprendizaje automático. Aplicamos este método para analizar datos de imágenes de lapso de tiempo de alto rendimiento de Acanthamoeba castellanii infectado con el virus gigante Mimivirus.

Nuestros resultados proporcionan un análisis completo del proceso de infección, incluida la adhesión inicial del virus a la superficie de la ameba, la entrada, replicación y liberación del virus. Se obtuvieron y analizaron estadísticamente mediciones cuantitativas, como la tasa de infección, la carga viral y la cinética de replicación. También identificamos cambios morfológicos clave en las células de amebas infectadas a lo largo del ciclo de infección.

El método de análisis de imágenes desarrollado permite a los investigadores estudiar sistemáticamente los mecanismos de infección de virus gigantes con gran precisión y rendimiento. Este enfoque no sólo contribuye a mejorar nuestra comprensión de las interacciones entre virus gigantes y huéspedes, sino que también ofrece una herramienta valiosa para investigar otros aspectos de la ecología y virología microbiana.