Científicos de la Universidad ITMO han desarrollado el programa Cellpose+, que acelera significativamente el proceso de diseño de materiales para la medicina regenerativa. La herramienta amplía las capacidades del popular framework Cellpose, añadiendo la recopilación automática de estadísticas sobre la forma, el tamaño y otras características de las células. Esto permite analizar más rápidamente la compatibilidad de los biomateriales con los tejidos humanos, lo cual es crucial para la creación de implantes médicos, recubrimientos cicatrizantes y sistemas de administración de fármacos.
Normalmente, los investigadores tienen que procesar manualmente cientos de imágenes de células, lo que lleva varios días. El programa Cellpose+ reduce este proceso a unos pocos minutos gracias a los algoritmos de aprendizaje automático. No solo separa las células en las imágenes, sino que también analiza inmediatamente sus parámetros clave, incluyendo la densidad, el área, la forma, la ubicación de los núcleos y el nivel de entropía de Voronoi, que muestra cuán ordenada está la estructura celular.
Antes, para recopilar datos estadísticos, era necesario descargar las imágenes de Cellpose y procesarlas en otro programa o manualmente. Ahora, ambas funciones están unidas en una sola herramienta. Primero, la red neuronal trabaja con las imágenes. Está entrenada para segmentar las células en la biblioteca de imágenes recopilada en Cellpose. Después, nuestro programa trabaja con las imágenes procesadas. Con la ayuda de algoritmos de extracción de características y análisis, se recopilan y clasifican los datos. A continuación, los resultados se cargan en archivos separados de acuerdo con las características especificadas de las células, con las que el científico ya puede trabajar. En cada una de las etapas de trabajo de Cellpose+, la persona también puede controlar el proceso de procesamiento de las imágenes para reducir al mínimo el número de errores.
Actualmente, los desarrolladores están probando el programa en polímeros biodegradables — polihidroxialcanoatos, que pueden utilizarse para crear implantes médicos. En el futuro, la tecnología puede adaptarse para otras tareas, como la evaluación de la eficacia de la terapia antitumoral, la búsqueda de células anómalas en el diagnóstico o el estudio de los mecanismos de la división celular.para
El código del programa está en acceso abierto, lo que permite a los científicos de todo el mundo utilizarlo en sus investigaciones.
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