Une équipe de chercheurs de l'Instituto Gulbenkian de Ciência (IGC) au Portugal, en collaboration avec l'Université Åbo Akademi en Finlande, le consortium AI4Life et d'autres collaborateurs, ont développé une plateforme open source innovante appelée DL4MicEverywhere. L'article intitulé "DL4MicEverywhere :Deep learning for microscopy made flexible, shareable, and reproductible" a été publié dans la revue Nature Methods. .

Cette plateforme offre aux scientifiques du vivant un accès facile à l’intelligence artificielle (IA) avancée pour l’analyse des images microscopiques. Il permet à d'autres chercheurs, quelle que soit leur expertise informatique, de former et d'utiliser facilement des modèles d'apprentissage profond sur leurs propres données.

L’apprentissage profond, un sous-domaine de l’IA, a révolutionné l’analyse d’ensembles de données microscopiques vastes et complexes, permettant aux scientifiques d’identifier, de suivre et d’analyser automatiquement les cellules et les structures subcellulaires. Cependant, le manque de ressources informatiques et d'expertise en IA empêche certains chercheurs en sciences de la vie de tirer parti de ces techniques puissantes dans leurs propres travaux.

DL4MicEverywhere relève ces défis en fournissant une interface intuitive permettant aux chercheurs d'utiliser des modèles d'apprentissage profond sur toute expérience nécessitant une analyse d'image et dans diverses infrastructures informatiques, des simples ordinateurs portables aux clusters hautes performances.

"Notre plateforme établit un pont entre les avancées technologiques de l'IA et la recherche biomédicale", a déclaré Ivan Hidalgo-Cenamor, premier auteur de l'étude et chercheur à l'IGC.

"Grâce à cela, quelle que soit leur expertise en IA, les chercheurs ont accès à des méthodes de microscopie de pointe, leur permettant d'analyser automatiquement leurs résultats et potentiellement de découvrir de nouvelles connaissances biologiques."

La plateforme DL4MicEverywhere s'appuie sur les travaux antérieurs de l'équipe, ZeroCostDL4Mic, pour permettre la formation et l'utilisation de modèles dans divers environnements informatiques. La plateforme comprend également une interface conviviale et élargit la collection de méthodologies disponibles que les utilisateurs peuvent appliquer aux tâches courantes d'analyse d'images en microscopie.

"DL4MicEverywhere vise à démocratiser l'IA pour la microscopie en promouvant les contributions de la communauté et en adhérant aux principes FAIR pour les logiciels de recherche scientifique, en rendant les ressources trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables", a expliqué le Dr Estibaliz Gómez-de-Mariscal, co-responsable de l'étude et chercheur à l'IGC.

"Nous espérons que cette plateforme permettra aux chercheurs du monde entier d'exploiter ces techniques puissantes dans leur travail, quelles que soient leurs ressources ou leur expertise."

Le développement de DL4MicEverywhere est un excellent exemple d’environnement collaboratif scientifique. Premièrement, il a été développé dans le but de permettre à tout chercheur du monde entier de profiter des technologies les plus avancées en microscopie, contribuant ainsi à accélérer les découvertes scientifiques. Deuxièmement, cela n'a été rendu possible que grâce à une collaboration internationale d'experts en informatique, en analyse d'images et en microscopie, avec des contributions clés du consortium AI4Life.

Le projet a été co-dirigé par Ricardo Henriques de l'IGC et Guillaume Jacquemet de l'Université Åbo Akademi.

"Ce travail représente une étape importante pour rendre l'IA plus accessible et réutilisable pour la communauté de la microscopie", a déclaré le professeur Jacquemet. "En permettant aux chercheurs de partager facilement leurs modèles et leurs pipelines d'analyse, nous pouvons accélérer les découvertes et améliorer la reproductibilité de la recherche biomédicale."

"DL4MicEverywhere a le potentiel de transformer les sciences de la vie", a ajouté le professeur Henriques. "Cela correspond à notre vision d'AI4Life consistant à développer des solutions d'IA durables qui responsabilisent les chercheurs et stimulent l'innovation dans les soins de santé et au-delà."

La plateforme DL4MicEverywhere est disponible gratuitement en tant que ressource open source, reflétant l'engagement des équipes en faveur de la science ouverte et de la reproductibilité. Les chercheurs pensent qu'en abaissant les obstacles à l'analyse avancée d'images microscopiques, DL4MicEverywhere permettra des découvertes révolutionnaires dans des domaines allant de la biologie cellulaire fondamentale à la découverte de médicaments et à la médecine personnalisée.

Plus d'informations : DL4MicEverywhere :apprentissage profond pour la microscopie rendu flexible, partageable et reproductible, Nature Methods (2024). DOI :10.1038/s41592-024-02295-6

Informations sur le journal : Méthodes naturelles

Fourni par l'Instituto Gulbenkian de Ciencia