Revolucionando la investigación de cianobacterias con los modelos Cypose y Cyclass

Las cianobacterias son organismos microscópicos, unicelulares que pueden hacer fotosíntesis, similar a las plantas. Se han utilizado en investigaciones científicas para entender mejor los procesos fotosintéticos. Recientemente, un método llamado microscopía de timelapse, que toma fotos de estas células con el tiempo, se ha vuelto popular. Este método permite a los científicos observar cómo crecen y cambian estas células. Al agregar etiquetas fluorescentes, los investigadores pueden resaltar partes específicas de las células, haciendo que sean más fáciles de ver.

Sin embargo, estudiar cianobacterias tiene sus propios desafíos. Por un lado, estos organismos pueden ser difíciles de reconocer en imágenes debido a su bajo contraste con el fondo. Además, a menudo crecen en colonias densas, lo que complica la identificación de células individuales. Los investigadores han desarrollado diversas técnicas para abordar estos problemas, pero siempre hay espacio para mejorar.

#El desafío de la Segmentación celular

Cuando los científicos toman fotos de grupos grandes de cianobacterias, quieren poder identificar cada célula por separado. Este proceso se llama segmentación celular. Actualmente, un método popular para la segmentación implica establecer un nivel de brillo: cualquier parte de la imagen que sea más brillante que este nivel se considera parte de una célula. Aunque este método funciona bien para células de colores brillantes, tiene problemas cuando las células tienen brillo desigual o cuando crecen muy juntas.

Las cianobacterias producen pigmentos naturales que pueden hacer que se vean brillantes bajo ciertas luces, pero esta fluorescencia no es la misma en toda la célula. Cambia según cuán bien estén fotosintetizando las células, lo que hace difícil elegir un buen nivel de brillo para usar en la segmentación.

Los investigadores también consideraron usar etiquetas fluorescentes sintéticas, pero eso puede restar flexibilidad porque tal vez quieras etiquetar otras partes importantes de las células. Así que los científicos buscaron formas de segmentar las células sin necesitar etiquetas adicionales.

#Presentando a Cypose: El nuevo modelo de segmentación

Para resolver el problema de la segmentación celular, los investigadores desarrollaron un nuevo conjunto de modelos de aprendizaje automático llamado Cypose. Estos modelos están diseñados para identificar las células cianobacterianas con más precisión que los métodos tradicionales. Usan características complejas de la imagen para señalar dónde están las células, sin necesidad de esas etiquetas fluorescentes. La idea es que los modelos pueden aprender de las imágenes mismas y descubrir cómo reconocer las células.

Las pruebas iniciales con modelos existentes mostraron que eran malos al mirar imágenes de campo brillante (que muestran la luz pasando a través de la muestra). Esto se debe probablemente a que esos modelos fueron entrenados con imágenes de diferentes tipos de células. Para obtener mejores resultados, los investigadores entrenaron modelos específicos solo para cianobacterias. Crearon tres modelos diferentes para manejar varias formas de cianobacterias: dos para un tipo unicelular y uno para un tipo Filamentoso que crece en largas cadenas.

#Rendimiento de los modelos Cypose

El desempeño de los nuevos modelos Cypose se probó frente a algunos métodos tradicionales. Cuando se usaron en videos de timelapse de cianobacterias, los modelos Cypose demostraron que podían segmentar células con más precisión, especialmente en grupos densos.

Un problema divertido que encontraron los investigadores fue que el modelo Cypose era lo suficientemente bueno como para distinguir entre células vivas y muertas sin necesidad de marcar las muertas. Resultó que el modelo podía reconocer la falta de crecimiento en las células muertas. También funcionó bien en diferentes especies o variaciones de cianobacterias, demostrando ser bastante flexible.

#Comparando modelos ajustados vs. entrenados desde cero

En el desarrollo de los modelos Cypose, los investigadores también compararon modelos ajustados (que usaron datos de entrenamiento existentes) con modelos entrenados desde cero (que se construyen desde cero usando solo nuevas imágenes). Descubrieron que los modelos ajustados funcionaban igual de bien y eran menos laboriosos de crear.

Los modelos entrenados desde cero requerían que muchas imágenes fueran etiquetadas a mano, lo que consume mucho tiempo. Afortunadamente, las versiones ajustadas tenían un rendimiento similar, ahorrando a todos de convertirse en expertos en etiquetar imágenes de la noche a la mañana.

#Abordando las cianobacterias filamentosas

Los modelos Cypose también incluían una versión que estaba específicamente ajustada para las cianobacterias filamentosas. Este tipo de cianobacteria es más complicada de segmentar porque sus células están conectadas y no siempre tienen diferencias de color fuertes para diferenciarlas. Este modelo a veces tuvo dificultades, pero mostró mejoras al manejar las configuraciones únicas de las células filamentosas.

#Presentando a Cyclass: Un nuevo clasificador de fenotipos

Mientras que la segmentación se centra en identificar dónde están las células, el siguiente paso es saber qué tipo de células son. Para abordar esto, los investigadores desarrollaron otro modelo llamado Cyclass. Este modelo puede clasificar diferentes tipos de células cianobacterianas según las imágenes.

El modelo Cyclass funciona usando un tipo específico de aprendizaje automático conocido como red neuronal convolucional (CNN). Al alimentarlo con imágenes, Cyclass puede aprender a reconocer varios tipos de células sin que los investigadores tengan que crear reglas complicadas. Esta característica es genial para diferenciar entre células que podrían parecer similares a primera vista.

#Entrenando el modelo Cyclass

El proceso de entrenamiento para el modelo Cyclass implicó usar un conjunto de datos que contenía varias cepas de cianobacterias genéticamente modificadas. Estas cepas tenían diferentes tipos de proteína fluorescente verde (GFP) etiquetadas, lo que permitió al modelo aprender cómo se veían los diferentes tipos de células.

Los investigadores encontraron que usar imágenes directamente ayudó a Cyclass a lograr resultados impresionantes. El modelo pudo clasificar correctamente las diferentes cepas y mostró un gran grado de precisión. Los errores ocurrieron principalmente cuando las colonias se fusionaban estrechamente, lo que dificultaba que el modelo decidiera qué era qué.

#El impacto general de Cypose y Cyclass

Juntos, los modelos Cypose y Cyclass mejoran la forma en que los investigadores pueden analizar imágenes de cianobacterias. Ayudan a identificar dónde están las células y también a determinar qué tipo de células componen una muestra.

Una vez que los modelos identifican células individuales, los investigadores pueden analizar cómo diferentes tipos de células interactúan entre sí en varias condiciones. Esto es especialmente útil al estudiar poblaciones mixtas de bacterias, ya que permite a los científicos comprender mejor las comunidades microbianas.

El desarrollo de estos modelos es significativo y marca un avance en las técnicas de análisis de imágenes para estudiar cianobacterias. Al mejorar la segmentación y clasificación, los investigadores abren nuevas posibilidades para investigar estos microorganismos de manera más efectiva.

#Perspectivas futuras

Mirando hacia adelante, está claro que el trabajo con los modelos Cypose y Cyclass puede expandirse. A medida que la investigación continúe, habrá oportunidades para refinar aún más los modelos. Esto podría conducir a una mejor segmentación y clasificación para otros tipos de células también.

Además, a medida que más investigadores adopten estos modelos en sus estudios, obtendrán información sobre cómo se comportan, interactúan y contribuyen diferentes organismos a sus entornos. Es un momento emocionante para la microbiología, y los avances en el análisis de imágenes podrían llevar a descubrimientos en cómo entendemos las complejas relaciones entre la vida microbiana.

#Conclusión

En resumen, los modelos Cypose y Cyclass representan pasos innovadores en el campo de la microbiología, particularmente en el estudio de cianobacterias. Proporcionan herramientas para mejorar el reconocimiento y clasificación de estas pequeñas criaturas, profundizando en nuestro conocimiento sobre sus roles en los ecosistemas y avanzando en la investigación científica. Y quién sabe, tal vez en el futuro, estos pequeños organismos nos ayudarán a salvar el planeta — ¡una proteína brillante a la vez!