Revolucionando el conteo de células con Ilastik

Estudiar cómo se comportan las células en animales vivos es como intentar atrapar un pez con las manos – ¡puede ser complicado! Los científicos a menudo cortan tejido para analizarlo, buscando señales fluorescentes que les digan sobre células específicas. Para hacer esto, toman fotos de los cortes y miden las señales en áreas aleatorias. Pero, lamentablemente, este método puede llevar a errores, pasar por alto datos importantes y tardar una eternidad en terminar.

#El Problema con los Métodos Antiguos

Tradicionalmente, los investigadores usan un método llamado Inmunohistoquímica (IHC) para teñir secciones de tejido, resaltando las células específicas que quieren examinar. El proceso incluye preparar el tejido, cortarlo delgado y aplicar anticuerpos coloreados especiales que se adhieren a marcadores celulares particulares. Después del teñido, los científicos toman fotos aleatorias del tejido y luego cuentan manualmente las células que les interesan.

Aunque este método ha funcionado durante años, tiene varios defectos. Primero, analizar solo unas pocas imágenes puede no ofrecer una visión completa del tejido. Segundo, depende mucho de la persona que cuenta las células para elegir las áreas correctas a examinar, lo que introduce errores humanos. Finalmente, contar un gran número de células puede ser tan tedioso como ver cómo se seca la pintura.

Esta combinación de problemas ralentiza la investigación en biología regenerativa – el campo que busca entender cómo reparar tejidos y órganos dañados. También contribuye a los desafíos con la fiabilidad de los datos en estudios científicos.

#La Llegada del Aprendizaje automático

En tiempos recientes, programas informáticos inteligentes que utilizan aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial, han venido al rescate. Estos programas pueden analizar imágenes ricas en datos mucho más rápido y con más precisión de lo que un humano podría. Algunas opciones populares incluyen Imaris, Cell Profiler y – lo adivinaste – Ilastik.

Ilastik se destaca porque tiene una interfaz fácil de usar. Los investigadores no necesitan habilidades avanzadas de programación para usarlo. Sin embargo, a pesar de las ventajas, muchos científicos aún prefieren contar células manualmente. Tal vez están acostumbrados a hacer las cosas a la antigua, o quizás simplemente no confían en la máquina todavía.

#El Objetivo del Estudio

En este estudio, los investigadores decidieron usar Ilastik para ver qué tan bien podía identificar Células madre musculares especiales (MuSCs) en varios animales como ratones, humanos, salamandras axolote y killifish. El objetivo era mostrar que Ilastik podría contar rápidamente y con precisión estas células, algo que normalmente llevaría muchas horas o incluso días hacer manualmente.

#Los Pasos para Usar Ilastik

Usar Ilastik para análisis implica un proceso de cuatro pasos. Piensa en ello como una receta de cocina:

1. Adquisición de Muestras: Los científicos recolectan muestras de tejido muscular de sus sujetos animales.

2. Pre-procesamiento de Imágenes: Después de teñir el tejido con marcadores específicos, se aseguran de ajustar el brillo y el contraste para que las imágenes sean claras.

3. Clasificación de Píxeles en Ilastik: Aquí, los investigadores enseñan a Ilastik a reconocer las células que quieren contar. Esto se hace seleccionando ejemplos de las células de las imágenes, permitiendo que el programa aprenda las diferencias entre los tipos de células.

4. Clasificación de Objetos en Ilastik: Finalmente, el programa refina los conteos de células, filtrando datos no deseados según tamaño y otras características. Los resultados finales se pueden exportar fácilmente para un análisis posterior.

#Probando Ilastik en Diferentes Especies

Para probar qué tan bien funciona Ilastik, los investigadores recolectaron muestras musculares de varias especies de vertebrados diferentes. Teñieron estas muestras para buscar Pax7, un marcador que identifica las células madre musculares. Después de procesar las imágenes, utilizaron Ilastik para analizar las muestras, comparando los resultados con los conteos manuales realizados por investigadores capacitados.

#Resultados en Ratones

Primero, miraron muestras musculares de ratones. Encontraron que Ilastik identificó con precisión el número de células PAX7+ antes y después de una lesión muscular, coincidiendo con los conteos obtenidos a través del conteo manual. ¡De hecho, lo que tomó días a los investigadores se pudo hacer en solo unas horas con Ilastik!

#Resultados en Humanos

Luego, se analizaron biopsias musculares humanas. Nuevamente, Ilastik identificó con precisión las células PAX7+ a lo largo de las secciones musculares. Los hallazgos fueron consistentes con los obtenidos a partir del conteo manual, demostrando que Ilastik también funciona bien en tejidos humanos.

#Resultados en Salamandras Axolote

Pasando a las salamandras axolote, conocidas por su increíble capacidad para regenerar extremidades perdidas, los investigadores probaron Ilastik en muestras musculares tomadas antes y después de la amputación de la cola. Los hallazgos indicaron que Ilastik era igual de efectivo contando células PAX7+ en los tejidos regenerativos que en las muestras de ratón y humano.

#Resultados en Killifish

Finalmente, examinaron el killifish turquesa africano, una especie de vida corta. Los investigadores compararon el número de células PAX7+ en peces jóvenes y viejos. Una vez más, Ilastik proporcionó conteos precisos, ayudando a destacar una disminución en estas células importantes a medida que los peces envejecían.

#Pasos Clave para un Análisis de Imagen Preciso

Si bien los beneficios de usar Ilastik son claros, es importante señalar que hay pasos cruciales que deben seguirse para asegurar resultados precisos.

#Ajuste de Brillo y Contraste

Ajustar correctamente el brillo y el contraste es esencial. Si una señal es demasiado tenue en comparación con otra, puede llevar a conteos incorrectos. Los investigadores sugieren revisar cuidadosamente la distribución de intensidad de píxeles. Las imágenes bien ajustadas ofrecerán resultados claros, mientras que las mal ajustadas dejarán a los investigadores adivinando.

#Entrenando el Programa

Entrenar a Ilastik para reconocer las células específicas es otro paso crítico. Los científicos deben etiquetar una variedad de tipos de células y asegurarse de capturar diferentes condiciones y apariencias. Incluir células con diferentes niveles de expresión y formas ayuda al programa a aprender mejor.

#Filtrado por Tamaño y Umbralización

El paso final implica filtrar las células seleccionadas por tamaño. Ajustando los parámetros, los investigadores pueden asegurarse de que solo las células apropiadas sean contadas, maximizando aún más la precisión de los datos obtenidos.

#Conclusión: Una Nueva Era para el Análisis de Conteo de Células

Usar Ilastik simplifica la laboriosa tarea de contar células, haciéndola mucho más rápida y confiable. Al analizar efectivamente grandes cantidades de datos de imágenes, los investigadores pueden hacer mejores observaciones biológicas sin pasar semanas en conteos manuales.

Este cambio puede cambiar las reglas del juego para los científicos que estudian el comportamiento celular, especialmente en biología regenerativa, donde entender los destinos celulares es clave. Abre la puerta a un nuevo mundo de posibilidades en la investigación, permitiendo a los investigadores trabajar de manera más eficiente y precisa.

Así que, ¡abracemos el futuro de la ciencia, un programa de aprendizaje automático a la vez! Y quién sabe, tal vez algún día contar células sea tan fácil como contar ovejas – suponiendo que despertemos de esa larga siesta, por supuesto.