Irudien analisia funtsezko tresna da biomedikuntzan. Egitura zelularrak, ehunak eta organoak
aztertzeko erabiltzen da diziplina askotan. Hala ere, irudi horiek aztertzeko adimen artifiziala
aplikatzea, tradizionalki, programazioko eta datuen zientziako adituen kontua izan da. BiaPyk
oztopo hori gainditzen du, plataforma erabilerraz baten bidez, zeinak AAren eredu aurreratuak
aplikatzeko aukera ematen baitu ezagutza tekniko espezializatuen beharrik gabe.
"BiaPyren helburua da bioirudiko adimen artifizialerako sarbidea demokratizatzea, osasunarloko
zientzialari eta profesional gehiagok baliatu ahal izan dezaten haren ahalmena,
programazioari edo ikaskuntza automatikoari buruzko ezagutza aurreratuen beharrik izan
gabe", azaldu du Daniel Francok, ikerketaren egile nagusi eta gaur egun MRC Laboratory of
Molecular Biology-n eta Cambridge University unibertsitatean (Erresuma Batua) doktoretza
ondoko ikertzaile denak.
BiaPyk aukera ematen du irudi zientifikoen gainean hainbat analisi egiteko, hala nola zelulak edo
beste egitura biologiko batzuk automatikoki identifikatzea, elementuak kontatzea, laginak
itxuraren arabera sailkatzea, eta, xehetasun zehatzagoak ikusteko, irudien kalitatea hobetzea.
Hori guztia bi dimentsioko irudiekin zein zenbait mikroskopia-teknikaren bidez lortutako hiru
dimentsioko irudiekin egin daiteke. Gainera, BiaPy efizientea eta eskalagarria izateko diseinatu
da. Hau da, askotariko datu-bolumenekin egin dezake lan: irudi txiki gutxi batzuekin nahiz
informazio-terabytekin, hala nola ehunak edo organo osoak eskaneatzean sortzen direnak.
Tresnaren oinarria “adimen artifizialeko ereduak” dira, hots, irudietan patroiak ezagutzeko —
giza begiak formak edo koloreak identifikatzen dituen bezalatsu— trebatutako algoritmoak.
Eredu bat sortzeko, lehenik adibideen bidez erakusten zaio: adibidez, zelulak eskuz markatuta
dituzten irudiak. Behar adina entrenatuta, ereduak zeregin horiek automatikoki egiten ikasten
du, baita aurretik inoiz ikusi gabeko irudi berrietan ere.
“Gainera, BioImage Model Zoo (bioimage.io) datu-basean sartua dago BiaPy. Datu-base
horretan, dagoeneko entrenatuta dauden ereduak partekatzen dituzte mundu osoko
ikertzaileek. Horri esker, BiaPyren erabiltzaileek aukera dute eredu horiek irudi berrietarako
berrerabiltzeko, bai eta beren ereduak modu errazean entrenatzeko ere”, azaldu du Arrate
Muñozek, lanaren egilekide senior eta BioImage Model Zoo garatu duen Europako AI4Life
partzuergoko kideak.
Tresna hori proiektu zientifiko aurreratuetan erabiltzen ari dira dagoeneko. Adibide bat
CartoCell da, Luis M. Escuderok koordinatutako laborategiarekin (Sevillako Biomedikuntza
Institutua, Virgen del Rocío Unibertsitate Ospitalea/CSIC/Sevillako Unibertsitatea) lankidetzan
garatutako software bidezko soluzio bat. CartoCellek mikroskopiako irudiak aztertzen ditu,
askotariko organismoren 3Dko ehun epitelialen barruko zelulen forman eta banaketan ezkutuan
dauden patroiak azaleratzeko.
Beste kasu azpimarragarri bat da Emmanuel Beaurepaire-ren (École Polytechnique, Frantzia) eta
Jean Livet-en (Institut de la Vision, Paris) laborategiekin lankidetzan egindako aplikazioa. Talde
horiek ChroMS izeneko mikroskopia-teknika garatu dute, garun osoen hiru dimentsioko irudi
erraldoiak lortzeko aukera ematen duena, marmoken eta koralen zenbait proteinak sortzen
dituzten kolore fluoreszenteak erabiliz. Irudi horietako zelula bakoitza eskala handian
automatikoki detektatzeko erabiltzen da BiaPy, baita garuneko dentsitate handiko eremuetan
ere. Horri esker, zelulen koloreetatik eta posizio tridimentsionaletatik abiatuta, zelulen leinua
berreraiki daiteke eta garunaren garapena aztertu.
Sarbide libreko tresna denez, komunitate zientifikoak doan eskuratu dezake BiaPy, Horrela,
lankidetza eta softwarearen etengabeko hobekuntza sustatzen da. Ordenagailu pertsonaletan,
txartel grafiko ugari dituzten zerbitzarietan nahiz hodeian erabil daiteke. Erraz instalatzen da,
eta bermatzen du esperimentuak ingurune desberdinetan erraz errepikatu ahal izatea. Horrela,
zientzia irekia eta erreproduzigarria sustatzen da.
Ignacio Arganda lanaren egile seniorraren hitzetan, “BiaPyren garapena urrats garrantzitsua da
mikroskopiako ikuspen artifizial aurreratua demokratizatzeko. Diseinu eskuragarriari eta
lankidetza irekirako ikuspegiari esker, oztopo teknikoak murrizten dira; horrek ahalbidetzen du
osasun-arloko ikertzaile eta profesional gehiagok aplikatu ahal izatea ikuspen artifiziala beren
azterlanetan. Askotariko ingurune konputazionalekin duen bateragarritasunak eta kode irekikoa
izateak ahalmen handiko plataforma bihurtzen dute berrikuntza bultzatzeko eta aurkikuntza
zientifikoa bizkortzeko”.