Las imágenes 3D muestran los órganos de las plantas hasta el más mínimo detalle
Software inteligente para una mejor comprensión del desarrollo de los tejidos de las plantas
Utilizando la inteligencia artificial, los investigadores han desarrollado un novedoso método de procesamiento de imágenes por ordenador para las ciencias de las plantas. El método permite la representación tridimensional detallada de todas las células de varios órganos de las plantas con una precisión sin precedentes.
La microscopía proporciona imágenes al algoritmo que luego delinea las estructuras celulares, haciendo más clara la segmentación.
K. Schneitz / TUM
Los órganos de las plantas, como la raíz, el eje del brote, las hojas y las flores, tienen una variedad de tareas. Aseguran que la planta pueda desarrollarse y crecer, y que pueda asegurar la supervivencia de su especie mediante la formación de semillas. Pero, ¿cómo forman las plantas sus órganos? ¿Cómo se utiliza la información genética para construir la forma tridimensional, es decir, la forma de un organismo?
Kay Schneitz, Profesor de Biología del Desarrollo de Plantas de la Universidad Técnica de Munich (TUM), se ocupa de las bases moleculares del desarrollo de las flores y la reproducción de las plantas. Es coportavoz de un grupo de investigación de la Fundación Alemana de Investigación (DFG-FOR 2581) que ha estado investigando cómo las células coordinan su comportamiento para dar una forma a la planta (morfogénesis).
El análisis detallado en 3D de la estructura del tejido vegetal mediante un software
En el pasado, los investigadores usaban principalmente tecnologías 2D para analizar cómo una planta obtiene su forma. "Pero la morfogénesis tiene lugar naturalmente en el espacio tridimensional, así como en la cuarta dimensión, el tiempo", dice el Prof. Schneitz. "Las aproximaciones en 2D, por ejemplo usando secciones de tejido, por lo tanto sólo permiten una comprensión parcial de este proceso y, desafortunadamente, a menudo producen resultados incorrectos".
El Prof. Schneitz y sus colegas, los biólogos moleculares Athul Vijayan y Rachele Tofanelli, trabajando junto con colegas de la informática y la física han desarrollado ahora una nueva herramienta para resolver este problema.
Desde el código informático hasta una interfaz gráfica fácil de usar, los investigadores de todo el mundo tienen ahora acceso a un software de código abierto llamado PlantSeg, que permite el análisis más preciso y versátil del desarrollo de tejidos vegetales en 3D hasta la fecha.
Aprendizaje automático - el software está entrenado
Cuando los investigadores quieren estudiar la morfogénesis de los tejidos a nivel celular, es necesario tomar imágenes de las células individuales. Para ello, las células deben ser separadas unas de otras, en otras palabras, "segmentadas" para analizar cómo cambian con el tiempo.
"En las plantas, hay células que parecen extremadamente regulares, como rectángulos o cilindros, en una sección transversal", dice Anna Kreshuk, la autora principal de una reciente publicación de la investigación del grupo, "pero también hay células con "alto lóbulo", es decir, protuberancias, que las hacen parecer más como piezas de un rompecabezas". Son más difíciles de segmentar debido a sus irregularidades".
Para lidiar con esto, el equipo utilizó el aprendizaje automático, un método del campo de la inteligencia artificial. Los científicos entrenaron a PlantSeg utilizando imágenes de microscopio en 3D de los órganos reproductivos y las raíces de la planta modelo arabidopsis thaliana, también conocida como berro de Thale. A partir de estas imágenes, el algoritmo tuvo que aprender a identificar inconsistencias en los tamaños y formas de las células. Dominó este desafío tan bien que el software puede ahora ser utilizado para prácticamente todos los órganos de la planta.
PlantSeg - una amplia gama de aplicaciones
PlantSeg no sólo permite estudios del desarrollo de los órganos de las plantas con una precisión sin precedentes, sino también el análisis de los cambios en los tejidos causados por la infestación de plagas o el estrés ambiental, como el calor. Los científicos esperan que esto les permita comprender mejor cómo reaccionan las plantas a las condiciones ambientales.
Este método también podría ser un adaptador para el tejido animal. "Con los animales, probablemente tendríamos que volver a entrenar partes del software, pero funcionaría", afirma Kreshuk. Con tal adaptación del software, el grupo habrá creado una herramienta de gran importancia más allá del mundo vegetal y con la cual, por ejemplo, los cambios en los tejidos relacionados con las enfermedades podrán ser analizados con mucha más precisión.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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