Sistema de Visão Computacional Analisa Células Automaticamente

Um novo sistema de visão computacional desenvolvido por pesquisadores da Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) permite a análise automática de vídeos biomédicos capturados por microscopia. O sistema caracteriza e descreve o comportamento das células nas imagens.

A técnica recém-desenvolvida foi utilizada para medições em tecidos vivos, realizadas por cientistas do National Center for Cardiovascular Research. Por meio dessa pesquisa, a equipe descobriu que neutrófilos, um tipo de célula imunológica, demonstram comportamentos diferentes no sangue durante processos inflamatórios. Além disso, eles encontraram que um desses processos está associado a doenças cardiovasculares.

A pesquisa foi publicada na revista Nature.

Permite Novos Tratamentos

Esses desenvolvimentos podem permitir novos tratamentos para minimizar o impacto de ataques cardíacos.

O professor Fernando Díaz de María é chefe do Grupo de Processamento de Mídia da UC3M e um dos autores da pesquisa.

“Nossa contribuição consiste no design e desenvolvimento de um sistema totalmente automático, baseado em técnicas de visão computacional, que nos permite caracterizar as células em estudo analisando vídeos capturados por biólogos usando a técnica de microscopia intravital”, diz María.

Enquanto estudos biológicos tradicionais são frequentemente apoiados por análises de algumas centenas de células caracterizadas manualmente, o novo estudo envolveu medições automáticas do formato, tamanho, movimentos e posição relativa ao vaso sanguíneo de algumas milhares de células. Isso torna possível realizar análises biológicas avançadas com maior significância estatística.

Vantagens do Novo Sistema

Os pesquisadores afirmam que o novo sistema tem várias vantagens em termos de tempo e precisão.

Ivan González Díaz é professor associado no Departamento de Teoria dos Sinais e Comunicações da UC3M. Ele também é um dos membros da equipe de pesquisa.

“Não é viável manter um biólogo especialista segmentando e rastreando células em vídeo por meses. Por outro lado, para dar uma ideia aproximada (pois depende do número de células e da profundidade do volume 3D), nosso sistema leva apenas 15 minutos para analisar um vídeo de 5 minutos”, diz Díaz.

A equipe utilizou redes neurais profundas para segmentação e detecção de células. Para implantar o sistema em um novo contexto, a equipe teve que gerar muitos exemplos de treinamento, e o sistema teve que incorporar várias técnicas estatísticas e modelos geométricos.

O sistema requer um software versátil que possa ser adaptado a outros problemas.

Miguel Molina Moreno é outro dos pesquisadores.

“Na verdade, já estamos aplicando isso em outros cenários diferentes, estudando o comportamento imunológico de células T e dendríticas em tecidos cancerígenos. E os resultados provisórios são promissores”, diz Moreno.