PyScratch es un nuevo software de código abierto implementado en Python para el análisis de ensayos de datos de migración, con una interfaz fácil de usar que permite a los científicos con pocos o ningún conocimiento de programación utilizarlo.
El software fue diseñado en una asociación entre tres científicos brasileños en el laboratorio de NanoCell Interactions de la Universidad de Campinas en 2017.
Nació de la necesidad de estos científicos, y hoy el objetivo del software es facilitar la práctica diaria de los investigadores, excluir el análisis manual, aumentar la reproducibilidad y minimizar los errores humanos.
El análisis de imágenes ha sido una de las formas más importantes utilizadas por los científicos en diferentes metodologías para analizar los resultados.
No sólo el uso de microscopios automatizados ha aumentado en los últimos años, sino también la complejidad de los datos adquiridos.
Parte del trabajo de un científico consiste en descubrir cómo tratar un nuevo tipo de información, además de analizar y procesar los datos.
Para ello, los científicos necesitan herramientas buenas y especializadas para extraer e interpretar correctamente todos los datos.
PyScratch se creó por primera vez para ayudar a Fernanda García-Fossa, una investigadora bióloga, a analizar una enorme cantidad de datos de sus ensayos de migración.
"Realicé el raspado de las células cancerosas y las incubé en el equipo durante 48 horas, adquiriendo imágenes cada 15 minutos, y al final de un solo experimento, ¡tenía unas mil imágenes para mirar y analizar!
Era imposible hacerlo manualmente", dice García-Fossa. Para resolver ese problema García-Fossa acudió a su socio, el físico Vladimir Gaal para que le ayudara, en esa época Gaal estaba aprendiendo Python, lo que fue una gran oportunidad para poner en práctica esos conocimientos.
Así, ambos trabajaron en la solución a través de una rutina de Python, que reconocía las áreas rayadas y las exportaba a un archivo csv.
"Con el tiempo, sentimos la necesidad de desarrollar una interfaz de usuario que hiciera aún más fácil su uso, de esa manera podríamos publicar el software para cualquier investigador que necesitara usarlo también", dice García-Fossa sobre el artículo del software que puedes consultar haciendo clic aquí.
García-Fossa también cuenta que tardaron en reconocer y definir la zona de migración a partir de las imágenes, ya que las fotos pueden ser muy diferentes unas de otras por la luz, el enfoque y el contraste, y la versión que se utiliza hoy ya puede analizar bastante bien.
No obstante, siguen trabajando en el software lanzando nuevas y mejores versiones, ya que el artículo publicado ha puesto de manifiesto algunas necesidades de mejora por la demanda de los usuarios.
El ensayo utilizado para validar el rendimiento del software, el ensayo de migración, o ensayo de rascado, o de curación de heridas, es un ensayo comúnmente utilizado en biología porque permite analizar el mecanismo subyacente de los eventos celulares fisiológicos y patológicos.
Estudiar la cicatrización de las heridas es una forma importante de entender el desarrollo y el modelado de los tejidos, además de la angiogénesis y el desarrollo de los tumores.
Cuando el ensayo se realiza en dos dimensiones, es posible medir la rapidez con la que las células reaccionan a la herida, cubriendo el área definida.
En otras palabras, el experimento consiste básicamente en crear una brecha en la monocapa de células de confluencia en una placa.
Con el tiempo, para rellenar el hueco, las células empiezan a migrar, y se puede medir la velocidad de migración de las células.
Luego, para medir la velocidad de migración celular necesitan adquirir imágenes, un montón de ellas, lo que a su vez es un paso problemático del análisis porque requiere una medición manual.
Afortunadamente, hoy en día tenemos a nuestra disposición una gran cantidad de tecnología para mejorar y actualizar nuestra línea de análisis, lo que permite a los científicos adoptar formas mejores y más personalizadas para obtener un resultado.
Como lo hicieron García-Fossa y Gaal.
Hoy en día es posible encontrar otras herramientas comerciales y no comerciales disponibles para procesar la zona de la herida.
Pero no son tan sencillas como PyScratch, y requieren del usuario cierto nivel de programación y también requieren atención a tiempo completo por parte del usuario, lo que hace que el análisis sea más susceptible a los errores humanos, además del tiempo que el investigador tarda en analizar todas las imágenes y datos.
En el artículo, los autores explican cómo funciona el software. De todas las imágenes realizadas en el experimento, el usuario obtiene un archivo de valores separados por comas (.cvs), una salida que almacena los datos tabulares en texto plano.
El usuario puede entonces procesar los datos en su rutina habitual. García-Fossa dice que el programa fue esencial, para su tesis de maestría, "El software transforma los datos de entrada en valores que tienen sentido biológico, como la velocidad de migración celular.
Pude analizar mejor el efecto de mi nanopartícula en las células del cáncer de próstata y medir la velocidad de migración de las células, así como el tiempo exacto para el buen cierre, todo gracias a PyScratch".
Si quieres probar PyScratch para tu investigación, el software es de libre acceso y todos los miembros de la comunidad científica pueden utilizarlo, lo que ayuda a García-Fossa y Gaal a mejorar el programa.
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