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Un equipo de investigación conjunto codirigido por la City University of Hong Kong (CityU) ha desarrollado una nueva herramienta computacional que puede reconstruir y visualizar formas tridimensionales (3D) y cambios temporales de células, acelerando el proceso de análisis de cientos de horas al mano a unas horas por la computadora.

Revolucionando la forma en que los biólogos analizan los datos de imágenes, esta herramienta puede hacer avanzar más estudios en biología celular y del desarrollo, como el crecimiento de células cancerosas.

El estudio interdisciplinario fue codirigido por el Profesor Yan Hong, Catedrático de Ingeniería Informática y el Profesor Wong Chung Hong de Ingeniería de Datos en el Departamento de Ingeniería Eléctrica (EE) de CityU, junto con biólogos de la Universidad Bautista de Hong Kong (HKBU) y Pekín. Universidad.

A powerful computational tool for efficient analysis of cell division 4D image data
Proyecciones 3D de imágenes de núcleos (puntos verdes y blancos) y membranas (líneas rojas) en diferentes momentos. Crédito: Número DOI: 10.1038 / s41467-020-19863-x

Sus hallazgos han sido publicados en la revista científica Nature Communications, titulada “Establecimiento de un atlas morfológico del embrión de Caenorhabditis elegans utilizando segmentación 4D basada en el aprendizaje profundo”.

La herramienta desarrollada por el equipo se llama “CShaper”. “Es una poderosa herramienta computacional que puede segmentar y analizar imágenes celulares de manera sistemática a nivel de una sola célula, lo cual es muy necesario para el estudio de la división celular y las funciones de las células y los genes”, describió el profesor Yan.

El cuello de botella en el análisis de la enorme cantidad de datos de división celular.

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El marco de CShaper. Con DMapNet basado en aprendizaje profundo, se generan formas de celdas 3D de lapso de tiempo en todo el desarrollo con identidad de celda definida (que se muestran en el cuadro verde de la derecha). Crédito: Número DOI: 10.1038 / s41467-020-19863-x


Los biólogos han estado investigando cómo los animales crecen a partir de una sola célula, un óvulo fertilizado, en órganos y en todo el cuerpo a través de innumerables divisiones celulares. En particular, quieren conocer las funciones de los genes, como los genes específicos involucrados en las divisiones celulares para formar diferentes órganos, o qué causa las divisiones celulares anormales que conducen al crecimiento tumoral.

Una forma de encontrar la respuesta es utilizar la técnica de eliminación genética. Con todos los genes presentes, los investigadores primero obtienen imágenes de células y el árbol de linaje.

Luego “eliminan” (eliminan) un gen de la secuencia de ADN y comparan los dos árboles de linaje para analizar los cambios en las células e inferir las funciones de los genes. Luego repiten el experimento con otros genes eliminados.

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Dinámica morfológica de la división celular de la célula embrionaria de C. elegans en resolución unicelular. Crédito: Número DOI: 10.1038 / s41467-020-19863-x

En el estudio, el equipo de biólogos colaboradores utilizó embriones de Caenorhabditis elegans (C. elegans) para producir terabytes de datos para que el equipo del profesor Yan realizara un análisis computacional. C. elegans es un tipo de gusano que comparte muchas características biológicas esenciales con los humanos y proporciona un modelo valioso para estudiar el proceso de crecimiento tumoral en humanos.

“Con unos 20.000 genes estimados en C. elegans, significa que se necesitarían casi 20.000 experimentos si se eliminara un gen a la vez. Y habría una enorme cantidad de datos. Por lo tanto, es esencial utilizar un sistema de análisis de imágenes automatizado. Y esto nos impulsa a desarrollar uno más eficiente “, dijo Yan.

“Plaguicidas disruptores endócrinos: uso del nematodo Caenorhabditis elegans como modelo biológicos”

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