Integración de IA y microscopía de superresolución para lograr avances en biología celular

Publicado originalmente por Deborah Acheampong, Simon Fraser University, el 11 de diciembre de 2023

                 MCS-DETECT capta los cambios en MERC inducidos por el desplome de RRBP1.

En 2014, el Premio Nobel de Química celebró los avances en microscopía de superresolución, una tecnología que permite capturar imágenes muy detalladas de pequeñas partes de las células mediante microscopía fluorescente. A pesar de su éxito, la resolución de la microscopía de superresolución aún no puede mostrar distancias diminutas entre los orgánulos de las células.

Este es el punto en el que se cruzan la inteligencia artificial (IA) y la visión biomédica por ordenador. Investigadores de Ciencias de la Computación de la SFU y de la Escuela de Ingeniería Biomédica y el Instituto de Ciencias de la Vida de la UBC revelan cómo la IA mejora las capacidades de la microscopía de superresolución, contribuyendo a avanzar en el conocimiento de la biología celular. Su misión es clara: superar las limitaciones del hardware (microscopía de superresolución) mediante algoritmos innovadores (IA).

Su último trabajo, publicado en el Journal of Cell Biology, presenta un algoritmo de reconstrucción escalable llamado MCS-DETECT. Este novedoso algoritmo es como un detective digital que detecta los puntos de contacto de la membrana (MCS) en grandes volúmenes de microscopía, sin necesidad de segmentación. Esta investigación pionera muestra cómo el software de IA puede mejorar las capacidades del microscopio de superresolución.

Enfoque interdisciplinario de biología celular e investigación de enfermedades

La colaboración entre Ben Cardoen, Ghassan Hamarneh, Kurt Vandevoorde, Guang Gao, Milene Ortiz Silva e Ivan Robert Nabi pone de relieve la importancia de comprender la función celular en la salud y la enfermedad. El equipo utiliza microscopía de superresolución para captar imágenes de pequeñas partes de las células y sus interacciones. La innovación clave consiste en desarrollar un algoritmo que cuantifique estas interacciones sin necesidad de una segmentación laboriosa.

A diferencia de los enfoques existentes, su algoritmo puede manejar cambios de intensidad y se adapta a diferentes intensidades en canales y células. Evita la segmentación, que suele requerir una laboriosa anotación de píxeles que resulta poco práctica a nivel microscópico.

La importancia de esta investigación va más allá del laboratorio. Nos ayuda a comprender la biología celular y los mecanismos subyacentes a enfermedades complejas como las neurodegenerativas y metabólicas. El trabajo del equipo puede ayudar a encontrar nuevas conexiones celulares, allanando el camino para una comprensión más rápida y precisa de las células afectadas, lo que lleva a una mejor comprensión y a tratamientos específicos de la enfermedad.

Vistas de 360° de MERC mayores de 500 vóxeles en células HT-1080 completas, transfectadas con ERmoxGFP, marcadas para anti-TOM-20 y visualizadas mediante STED 3D. Crédito: Journal of Cell Biology (2023). DOI: 10.1083/jcb.202206109

Implicaciones en el mundo real

Los resultados de la investigación se extienden al mundo real y repercuten en el descubrimiento de fármacos, la salud celular y nuestra comprensión de las respuestas de las células al estrés y las infecciones. La herramienta MCS-DETECT, desarrollada por los investigadores, puede detectar relaciones entre salud y metabolismo mitocondrial implicadas en muchas enfermedades. La nueva investigación ayudará a los científicos a analizar cómo afectan las alteraciones genómicas o farmacéuticas a la salud celular y a obtener información al respecto.

Los investigadores han presentado sus hallazgos y han puesto a disposición de la comunidad científica el código fuente y las herramientas, fomentando así la transparencia y la exploración. Actualmente, el equipo está profundizando en el complejo papel de los riboMERC y aplicando su herramienta a células vivas para explorar interacciones dinámicas.

La investigación recibió una importante subvención, lo que subraya el reconocimiento de su potencial desde el inicio del proyecto. Este trabajo tiene implicaciones que van más allá del ámbito académico. Puede influir en futuras trayectorias de investigación y abrir nuevas puertas a los investigadores.

Nuevos descubrimientos

Al integrar la IA con la microscopía de superresolución, la biología celular avanza de formas nuevas y apasionantes. Este enfoque interdisciplinario no sólo amplía los límites de las aplicaciones informáticas, sino que también promete desvelar los misterios de la biología celular y contribuir al desarrollo de tratamientos específicos para enfermedades devastadoras.

A medida que los investigadores sigan explorando nuevas vías, podemos anticipar conocimientos más precisos y revolucionarios sobre el mundo invisible de nuestras células.

Más información: Ben Cardoen et al, Membrane contact site detection (MCS-DETECT) reveals dual control of rough mitochondria-ER contacts, Journal of Cell Biology (2023). DOI: 10.1083/jcb.202206109

Información de la revista: Journal of Cell Biology

Proporcionado por: Simon Fraser University

Artículo original

 

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