Les scientifiques ont développé un outil automatisé pour cartographier le mouvement des particules à l'intérieur des cellules qui peut accélérer la recherche dans de nombreux domaines, une nouvelle étude dans les rapports eLife.

Les mouvements de minuscules molécules, les protéines et les composants cellulaires dans tout le corps jouent un rôle important dans la santé et la maladie. Par exemple, ils contribuent au développement du cerveau et à la progression de certaines maladies. Le nouvel outil, construit avec une technologie d'apprentissage automatique de pointe, rendra le suivi de ces mouvements plus rapide, plus facile et moins sujette aux préjugés.

Actuellement, les scientifiques peuvent utiliser des images appelées kymographes, qui représentent le mouvement des particules dans le temps et l'espace, pour leurs analyses des mouvements des particules. Ces kymographes sont extraits de vidéos time-lapse de mouvements de particules enregistrées à l'aide de microscopes. L'analyse doit être faite manuellement, ce qui est à la fois lent et vulnérable aux préjugés inconscients du chercheur.

"Nous avons utilisé la puissance de l'apprentissage automatique pour résoudre ce problème de longue date en automatisant le traçage des kymographes, " dit l'auteur principal Maximilian Jakobs, un doctorat étudiante au département de physiologie, Développement et Neurosciences à l'Université de Cambridge, ROYAUME-UNI.

L'équipe a développé le logiciel, surnommé 'KymoButler', pour automatiser le processus. Le logiciel utilise une technologie d'apprentissage en profondeur, qui essaie d'imiter les réseaux dans le cerveau pour permettre au logiciel d'apprendre et de devenir plus compétent dans une tâche au fil du temps et de plusieurs tentatives. Ils ont ensuite testé KymoButler en utilisant à la fois des données artificielles et réelles provenant de scientifiques étudiant le mouvement d'un ensemble de particules différentes.

« Nous démontrons que KymoButler effectue aussi bien une analyse de données manuelle experte sur des kymographes avec des trajectoires de particules complexes provenant d'une variété de systèmes biologiques, " explique Jakobs. Le logiciel pourrait également effectuer des analyses en moins d'une minute, ce qui prendrait une heure et demie à un expert.

KymoButler est disponible pour que d'autres chercheurs puissent le télécharger et l'utiliser sur kymobutler.deepmirror.ai. L'auteur principal Kristian Franze, Lecteur en Mécanique Neuronale à l'Université de Cambridge, s'attend à ce que le logiciel continue de s'améliorer à mesure qu'il analyse davantage de types de données. Les chercheurs utilisant l'outil auront la possibilité de télécharger de manière anonyme leurs kymographes pour aider l'équipe à poursuivre le développement du logiciel.

"Nous espérons que notre outil s'avérera utile pour d'autres personnes impliquées dans l'analyse des mouvements de petites particules, quel que soit le domaine dans lequel ils travaillent, " dit Franze, dont le laboratoire se consacre à comprendre comment les interactions physiques entre les cellules et leur environnement façonnent le développement et la régénération du cerveau.