{"id":84828,"date":"2021-06-07T16:16:25","date_gmt":"2021-06-07T14:16:25","guid":{"rendered":"https:\/\/ibecbarcelona.eu\/?p=84828"},"modified":"2021-06-23T12:54:24","modified_gmt":"2021-06-23T10:54:24","slug":"el-aprendizaje-automatico-reduce-el-tiempo-de-procesamiento-de-datos-del-microscopio-de-meses-a-solo-segundos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ibecbarcelona.eu\/es\/el-aprendizaje-automatico-reduce-el-tiempo-de-procesamiento-de-datos-del-microscopio-de-meses-a-solo-segundos\/","title":{"rendered":"El aprendizaje autom\u00e1tico reduce el tiempo de procesamiento de im\u00e1genes de microscop\u00eda de meses a solo segundos"},"content":{"rendered":"

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Con los m\u00e9todos de c\u00e1lculo anteriores, el procesamiento de una imagen pod\u00eda llevar incluso meses. Este estudio puede proporcionar una herramienta inestimable a los bi\u00f3logos que realizan investigaci\u00f3n b\u00e1sica en biolog\u00eda celular y tambi\u00e9n tiene el potencial de ser utilizado en algunas aplicaciones biom\u00e9dicas.<\/p>\n

Desde que Hans y Zacharias Janssen, un padre y un hijo holandeses, inventaron el primer microscopio del mundo en 1590, nuestra curiosidad por lo que ocurre en las escalas m\u00e1s peque\u00f1as ha llevado al desarrollo de instrumentos cada vez m\u00e1s potentes. Si avanzamos hasta el a\u00f1o 2021, no s\u00f3lo disponemos de m\u00e9todos de microscop\u00eda \u00f3ptica que nos permiten ver part\u00edculas diminutas con mayor resoluci\u00f3n que nunca, sino que tambi\u00e9n tenemos t\u00e9cnicas no \u00f3pticas, como los microscopios de barrido de fuerzas, con los que los investigadores pueden construir mapas detallados de una serie de propiedades f\u00edsicas y qu\u00edmicas. El\u00a0<\/strong><\/span><\/span>grupo de\u00a0<\/span><\/span>C<\/span>aracterizaci\u00f3n\u00a0<\/span>B<\/span>ioel\u00e9ctrica a\u00a0<\/span>N<\/span>anoescala<\/span><\/span><\/a>\u00a0del IBEC, dirigido por el profesor de la UB\u00a0<\/span><\/span>Gabriel Gomila<\/span><\/span><\/a>, en colaboraci\u00f3n con los miembros del grupo de\u00a0<\/span>Nanoscop\u00eda<\/span> para nanomedicina del IBEC, han estado analizando c\u00e9lulas utilizando un tipo especial de microscop\u00eda llamada M<\/span><\/span>icroscop\u00eda Diel\u00e9ctrica de Barrido<\/span><\/span><\/span><\/span><\/strong>, una t\u00e9cnica avanzada desarrollada en los \u00faltimos a\u00f1os con la que pueden crear mapas de una propiedad f\u00edsica el\u00e9ctrica llamada constante diel\u00e9ctrica. Cada una de las biomol\u00e9culas que componen las c\u00e9lulas -es decir, l\u00edpidos, prote\u00ednas y \u00e1cidos nucleicos- tiene una constante diel\u00e9ctrica diferente, por lo que un mapa de esta propiedad es b\u00e1sicamente un mapa de la composici\u00f3n celular. <\/span><\/span>La ventaja principal de la t\u00e9cnica que han desarrollado respecto a la microscop\u00eda \u00f3ptica, usada habitualmente, es que no requiere del uso de marcadores fluorescentes, los cuales pueden alterar las propiedades de la c\u00e9lula estudiada. Su m\u00e9todo no requiere de la adici\u00f3n de ning\u00fan agente externo potencialmente perturbador. Sin embargo, la aplicaci\u00f3n de esta t\u00e9cnica requiere un complejo proceso de post-procesamiento de los datos para convertir los observables medidos en las magnitudes f\u00edsicas deseadas, lo que en el caso de las c\u00e9lulas eucariotas implica enormes cantidades de tiempo de c\u00e1lculo. De hecho, se pueden tardar meses en procesar una sola imagen en una estaci\u00f3n de trabajo de c\u00e1lculo, ya que la constante diel\u00e9ctrica se analiza p\u00edxel a p\u00edxel utilizando modelos geom\u00e9tricos locales reconstruidos.<\/p>\n

De meses a segundos\u00a0<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/strong><\/h2>\n

\u00abEs uno de los primeros estudios que proporciona un mapa de composici\u00f3n bioqu\u00edmica de c\u00e9lulas eucariotas secas tan r\u00e1pido y sin marcadores externos\u00bb, explica Checa, uno de los investigadores que desarrollo el estudio y que lo llev\u00f3 a cabo como parte de su doctorado en el grupo de Gomila en el IBEC, y que ahora es investigador postdoctoral en el<\/span>\u00a0<\/span>Instituto Catal\u00e1n de Nanociencia y Nanotecnolog\u00eda (ICN2)<\/span><\/a>. En este estudio de prueba de concepto, los investigadores utilizaron c\u00e9lulas secas, para evitar los enormes efectos del agua en las mediciones diel\u00e9ctricas debido a su elevada constante diel\u00e9ctrica. En un <\/span>estudio de seguimiento publicado recientemente<\/span><\/a>, los mismos autores analizaron c\u00e9lulas fijadas pero en su estado natural en medio l\u00edquido. Aqu\u00ed pudieron comparar los valores obtenidos en los modelos seco y l\u00edquido para obtener un mapa preciso de las biomol\u00e9culas que componen las c\u00e9lulas eucariotas. Se trata de las c\u00e9lulas multiestructuradas de las que se componen los animales, plantas, hongos y otros organismos. \u00abEl siguiente paso en esta investigaci\u00f3n es aplicar el m\u00e9todo a c\u00e9lulas vivas el\u00e9ctricamente excitables, como las neuronas, donde se produce una intensa actividad el\u00e9ctrica. Estamos expectantes para ver lo que se puede obtener con nuestra t\u00e9cnica en estos sistemas\u00bb, a\u00f1ade el profesor Gomila.<\/span><\/p>\n

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Imagen: Mapa de composici\u00f3n bioqu\u00edmica obtenido a partir de im\u00e1genes diel\u00e9ctrica de c\u00e9lulas HeLa secas obtenido con el nuevo m\u00e9todo de microscop\u00eda desarrollado.<\/h6>\n

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Aplicaciones biom\u00e9dicas<\/span><\/span><\/strong><\/h2>\n

Los investigadores validaron su metodolog\u00eda comparando sus resultados con hechos bien conocidos sobre la composici\u00f3n de las c\u00e9lulas, como la naturaleza rica en l\u00edpidos de la membrana celular o la gran cantidad de \u00e1cidos nucleicos presentes en el n\u00facleo. Con este trabajo, han abierto la posibilidad de analizar grandes cantidades de c\u00e9lulas en un tiempo r\u00e9cord.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Se espera que este estudio proporcione una herramienta valiosa a los bi\u00f3logos para llevar a cabo investigaciones b\u00e1sicas, as\u00ed como para abrir posibles aplicaciones m\u00e9dicas. Por ejemplo, actualmente se estudian los cambios en las propiedades diel\u00e9ctricas de las c\u00e9lulas como posibles biomarcadores de algunas enfermedades, como el c\u00e1ncer o las neurodegenerativas.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Es el primer estudio que proporciona un mapa de composici\u00f3n bioqu\u00edmica a la <\/span>nanoescala<\/span>\u00a0tan r\u00e1pido a partir de mediciones diel\u00e9ctricas de c\u00e9lulas eucariotas secas, que cl\u00e1sicamente se consideran extremadamente dif\u00edciles de cartografiar debido a su compleja topograf\u00eda tridimensional<\/span>.<\/em><\/strong><\/p>\n

Mart\u00ed Checa<\/em><\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n

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Imagen: Foto de\u00a0<\/span>grupo<\/span>\u00a0del\u00a0<\/span>profesor<\/span>\u00a0Gabriel Gomila\u00a0<\/span>en<\/span>\u00a0<\/span>el<\/span>\u00a0Instituto de\u00a0<\/span>Bioingenier\u00eda<\/span>\u00a0de Catalu\u00f1a (IBEC).<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/h6>\n

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Art\u00edculo\u00a0de\u00a0referencia:\u202f\u00a0<\/strong><\/p>\n

Mart\u00ed\u00a0Checa, Ruben Millan-Solsona, Adrianna\u00a0Glinkowska\u00a0Mares, Silvia\u00a0Pujals, and Gabriel\u00a0Gomila.\u202f<\/span>Fast Label-Free Nanoscale Composition Mapping of Eukaryotic Cells Via Scanning Dielectric Force Volume Microscopy and Machine Learning<\/span><\/a>. Small Methods, 2021.\u202f<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Este art\u00edculo tambi\u00e9n aparece en:\u202f<\/span>Hot\u00a0Topic: Artificial\u00a0Intelligence\u00a0and Machine\u00a0Learning<\/span><\/a>\u202f<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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Con un nuevo m\u00e9todo que combina microscop\u00eda de barrido de fuerzas de alta potencia y el aprendizaje autom\u00e1tico, los investigadores del IBEC han reducido dr\u00e1sticamente el tiempo de procesamiento necesario para conseguir un mapa de la composici\u00f3n bioqu\u00edmica a la nanoescala, a partir de im\u00e1genes el\u00e9ctricas de c\u00e9lulas eucariotas, a tan solo unos segundos. <\/h3>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":84820,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[97],"tags":[1113],"post_formats":[],"class_list":["post-84828","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-noticias-de-investigacion","tag-gabriel-gomila-es"],"yoast_head":"\nEl aprendizaje autom\u00e1tico reduce el tiempo de procesamiento de im\u00e1genes de microscop\u00eda de meses a solo segundos - Institute for Bioengineering of 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En este nuevo estudio, publicado recientemente en la revista\u00a0<\/span>Small\u00a0Methods<\/span><\/i><\/a>, los investigadores optaron por una nueva t\u00e9cnica para acelerar el procesamiento de los datos del microscopio. Esta vez, utilizaron algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico en lugar de m\u00e9todos computacionales convencionales. El resultado fue dr\u00e1stico: una vez entrenado, el algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico fue capaz de producir un mapa de composici\u00f3n bioqu\u00edmica diel\u00e9ctrica de las c\u00e9lulas en tan s\u00f3lo unos segundos. En el estudio no se a\u00f1adieron sustancias externas a la muestra, un objetivo largamente buscado en la obtenci\u00f3n de im\u00e1genes de composici\u00f3n en biolog\u00eda celular. <\/span>Para ello, utilizaron un potente tipo de algoritmo denominado \u201cred neuronal\u201d, que imita el modo en que operan las neuronas del cerebro humano.<\/p>\n