Plataforma inovadora de Inteligência Artificial impulsiona investigação biomédica mundial

Plataforma inovadora de Inteligência Artificial impulsiona investigação biomédica mundial

Cientistas do Instituto Gulbenkian de Ciência desenvolvem novo método
que permite análise automática de imagens de microscopia e abre a porta a novas descobertas
 

Uma equipa de investigadores do Instituto Gulbenkian de Ciência (IGC) em Portugal, juntamente com a Universidade Åbo Akademi na Finlândia, o consórcio AI4Life e outros colaboradores, desenvolveram uma plataforma inovadora, a DL4MicEverywhere, publicada hoje na prestigiada revista científica Nature Methods*. Esta plataforma facilita o acesso a ferramentas de inteligência artificial (IA) avançada a cientistas na área de ciências da vida para a análise de imagens de microscopia. Independentemente do seu conhecimento computacional, os cientistas são capazes de treinar e usar facilmente modelos de aprendizagem profunda no seu próprio trabalho de investigação.

A aprendizagem profunda, um subcampo da IA, revolucionou a análise de conjuntos de dados de microscopia extensos e complexos, permitindo aos cientistas identificar, rastrear e analisar automaticamente células e estruturas subcelulares. No entanto, a falta de recursos computacionais e conhecimentos em IA tem dificultado a adoção destas técnicas na investigação em ciências da vida por parte de muitos cientistas no seu trabalho. A DL4MicEverywhere traz uma solução para estes desafios, criando uma interface intuitiva para os investigadores treinarem e usarem modelos de aprendizagem profunda em qualquer tipo de experiência de análise de imagem em diferentes infraestruturas computacionais, desde simples computadores a clusters de alto desempenho.

"A DL4MicEverywhere faz uma ponte entre os avanços tecnológicos da IA e a investigação biomédica", diz Ivan Hidalgo-Cenamor, primeiro autor do estudo e investigador no IGC. "Com esta plataforma, qualquer cientista pode ter acesso a métodos de ponta em microscopia, permitindo-lhes analisar automaticamente os seus dados e potencialmente fazer novas descobertas biológicas", acrescenta.

A plataforma DL4MicEverywhere baseia-se no trabalho anterior da equipa, ZeroCostDL4Mic, para permitir o treino e utilização de modelos em vários ambientes computacionais. A plataforma também inclui uma interface fácil de usar e expande a coleção de métodos que os utilizadores podem aplicar a tarefas comuns de análise de imagens de microscopia.

"A DL4MicEverywhere tem como objetivo democratizar a IA para a microscopia, promovendo contribuições da comunidade científica e aderindo aos princípios FAIR para software em ciência - tornar os softwares encontráveis, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis", explica a Dra. Estibaliz Gómez-de-Mariscal, co-autora principal do estudo e investigadora no IGC. "Esperamos que esta plataforma capacite investigadores em todo o mundo para que possam usar as técnicas mais avançadas no seu trabalho, independentemente dos seus recursos ou conhecimentos".

O desenvolvimento da DL4MicEverywhere é um ótimo exemplo do ambiente colaborativo na ciência. Em primeiro lugar, foi desenvolvido com o objetivo de permitir a qualquer investigador de todo o mundo tirar partido das tecnologias mais avançadas em microscopia, contribuindo para acelerar as descobertas científicas. Em segundo lugar, só foi possível graças a uma colaboração internacional de especialistas em informática, análise de imagem e microscopia, com contribuições fundamentais do consórcio AI4Life. O projeto foi co-liderado por Ricardo Henriques, no IGC, e Guillaume Jacquemet, na Universidade Åbo Akademi.

"Este trabalho representa um marco importante para tornar a IA mais acessível e utilizável para a comunidade que usa microscopia", comenta o Prof. Jacquemet, continuando: "Ao permitir que os investigadores partilhem facilmente os seus modelos e pipelines de análise, podemos acelerar descobertas científicas e melhorar a reprodutibilidade na investigação biomédica".

"A DL4MicEverywhere tem o potencial de ser transformadora para as ciências da vida", acrescentou o Prof. Henriques, dizendo ainda: "Alinha-se com a nossa visão na AI4Life de desenvolver soluções de IA sustentáveis que capacitem os investigadores e impulsionem a inovação na saúde e outras áreas".

A plataforma DL4MicEverywhere está disponível gratuitamente como um recurso de código aberto, refletindo o compromisso das equipas com a ciência aberta e a reprodutibilidade. Os investigadores acreditam que, ao reduzir as barreiras à análise avançada de imagens de microscopia, DL4MicEverywhere permitirá avanços em diversos campos de investigação em ciências da vida, desde a biologia celular básica até à descoberta de medicamentos e medicina personalizada.

* IvánHidalgo-Cenalmor, Joanna W Pylvänäinen, Mariana G Ferreira, Craig T Russel, Ignacio Arganda-Carreras, Al4Life Consortium, Guillaume Jacquemet, Ricardo Henriques, Estibaliz Gómez-de-Mariscal (2024) | DL4MicEverywhere: Deep learning for microscopy made flexible, shareable, and reproducible. Nature Methods. DOI: 10.1038/s41592-024-02295-6