PyScratchは、マイグレーションデータ解析のためのPythonで実装された新しいオープンソースソフトウェアで、プログラミングのスキルがほとんどない研究者でも使えるように、ユーザーフレンドリーなインターフェースを備えているのが特徴です。

このソフトウェアは、2017年にカンピナス大学のNanoCell Interactionsラボの3人のブラジル人科学者のパートナーシップで設計されました。

このような科学者の必要性から生まれたこのソフトウェアは、今日、研究者の日常業務を容易にし、手作業の分析を排除し、再現性を高め、ヒューマンエラーを最小限にすることを目的としています。

画像解析は、科学者が結果を分析するために、さまざまな方法論で使用される最も重要な方法の一つです。

この数年、自動顕微鏡の利用が増えただけでなく、取得するデータも複雑になっています。

科学者の仕事の一部は、データを分析し、処理する以外に、新しい種類の情報を扱う方法を発見することです。

そのためには、科学者がすべてのデータを正しく抽出し、解釈するための優れた専門ツールが必要です。

PyScratchは、生物学者の研究者であるFernanda Garcia-Fossaが、マイグレーションアッセイから得られる膨大なデータを解析するために最初に作成されました。

"がん細胞のスクラッチを行い、装置内で48時間培養し、15分ごとに写真を取得したところ、たった1回の実験が終わった時点で、約1000枚の写真を見て分析することができたのです!

手作業では無理でした」とGarcia-Fossaは言う。その頃、Gaal氏はPythonを学んでおり、その知識を実践する絶好の機会だったのだ。

そこで、両氏はPythonのルーチンを通じて、傷のある部分を認識してcsvファイルに書き出すという解決策をとった。

"時間と、我々 も使いやすくするユーザー インターフェイスを開発する必要性を感じた、その方法で我々 も使用する必要があるすべての研究者のためのソフトウェアを公開することができます"、ガルシア-Fossa は言うソフトウェアについてそれをチェック アウトすることができます記事 ここをクリック.

また、Garcia-Fossa氏は、光や焦点、コントラストの違いにより、画像から移住地を認識し、定義するのに時間がかかったと語っています。

とはいえ、今回の記事でユーザーからの要望もあり、より良いバージョンのソフトをリリースするために、現在も開発を続けています。

ソフトウェアの性能を検証するためのアッセイであるマイグレーションアッセイやスクラッチアッセイ、創傷治癒は、生理的・病理的な細胞事象の根本的なメカニズムを解析することが可能であり、生物学でよく用いられるアッセイである。

創傷治癒の研究は、血管新生や腫瘍の発生以外にも、発生や組織のモデリングを理解する上で重要な手段である。

二次元でアッセイを行うと、定義された領域を覆うように、細胞が傷に反応する速さを測定することができる。

つまり、プラーク内のコンフルエンス細胞の単層に隙間を作る、というのが実験の基本的な流れです。

時間が経つと、隙間を埋めるように細胞が移動し始め、細胞の移動速度を測定することができる。

そして、細胞の移動速度を測定するために、画像を大量に取得する必要があるのですが、これは手作業で測定する必要があるため、解析のステップとしては問題があります。

幸いなことに、今日、私たちは分析のパイプラインを改善し、アップグレードするために多くの技術を自由に利用できるようになり、科学者はより良い、より個人的な方法を採用して結果を得ることができるようになったのです。

ガルシア=フォッサやガールがやったようにね。

現在では、創傷部を加工するための市販・非商用ツールを見つけることが可能です。

しかし、PyScratchのように単純ではなく、ユーザーからある程度のプログラミングを要求され、また、ユーザーからフルタイムで注意を払わなければならないため、ヒューマンエラーの影響を受けやすく、さらに研究者がすべての写真とデータを分析するのに時間がかかる。

この記事の中で、著者はこのソフトウェアがどのように機能するかを説明している。実験で作成されたすべての写真から、ユーザーはカンマ区切り値(.cvs)ファイル、つまり表形式のデータを平文で保存した出力を得ることができます。

そして、ユーザーは普段の業務でデータを処理することができる。Garcia-Fossaは、「このソフトウェアは、入力データを、細胞の移動速度のような生物学的に意味のある値に変換してくれます」と、修士論文にこのプログラムが不可欠であったと語っている。

前立腺癌細胞に対する私のナノ粒子の効果をよりよく分析し、細胞の移動速度や、良好な閉鎖のための正確な時間を測定できたのは、すべてPyScratchのおかげです。"

PyScratchを研究用に使いたい場合、ソフトウェアは自由に利用でき、科学コミュニティの誰もがそれを使うことができるので、Garcia-FossaとGaalがプログラムを強化し改善するのに役立ちます。

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