PyScratch é um novo software de código aberto implementado em Python para análise de ensaios de dados de migração, com uma interface de fácil utilização, permitindo que cientistas com poucas ou nenhumas habilidades de programação possam usá-lo.
O software foi projetado em uma parceria entre três cientistas brasileiros no laboratório NanoCell Interactions da Universidade de Campinas, em 2017.
Ele nasceu da necessidade desses cientistas e hoje o propósito do software é facilitar a prática diária dos pesquisadores, excluir a análise manual, aumentar a reprodutibilidade e minimizar os erros humanos.
A análise de imagens tem sido uma das formas mais importantes utilizadas pelos cientistas em diferentes metodologias para analisar resultados.
Não apenas o uso de microscópios automatizados aumentou nos últimos anos, mas também a complexidade dos dados adquiridos.
Parte do trabalho de um cientista é descobrir como lidar com um novo tipo de informação, além disso, analisar e processar dados.
Para que isso aconteça, os cientistas precisam de ferramentas boas e especializadas para extrair e interpretar corretamente todos os dados.
PyScratch foi criada para ajudar Fernanda Garcia-Fossa, uma pesquisadora bióloga, a analisar uma enorme quantidade de dados de seus ensaios de migração.
"Realizei o arranhão das células cancerosas e incubei no equipamento durante 48 horas, adquirindo fotos a cada 15 minutos, e ao final de apenas uma experiência, eu tinha cerca de mil fotos para ver e analisar!
Era impossível fazê-lo manualmente", diz Garcia-Fossa. Para resolver esse problema Garcia-Fossa foi até seu parceiro, o físico Vladimir Gaal para ajudar, naquele tempo Gaal estava aprendendo Python, o que era uma grande oportunidade para colocar esse conhecimento em prática.
Assim, ambos trabalharam na solução através de uma rotina Python, que reconheceu as áreas riscadas e exportou para um arquivo csv.
"Com o tempo, sentimos a necessidade de desenvolver uma interface de usuário que facilitasse ainda mais o uso, de modo que pudéssemos publicar o software para qualquer pesquisador que precisasse usar também", diz Garcia-Fossa sobre o artigo de software que você pode conferir clicando aqui.
Garcia-Fossa também conta que demorou um pouco para reconhecer e definir a área de migração das imagens, pois as imagens podem ser muito diferentes umas das outras por causa da luz, foco e contraste, e a versão usada hoje já pode analisar muito bem.
No entanto, eles ainda estão trabalhando no lançamento de novas e melhores versões do software, uma vez que o artigo publicado trouxe algumas necessidades de melhoria por causa da demanda dos usuários.
O ensaio usado para validar o desempenho do software, o ensaio de migração, o ensaio de migração, o ensaio de arranhões, ou a cura de feridas, é um ensaio comumente usado em biologia porque se torna possível analisar o mecanismo subjacente dos eventos celulares fisiológicos e patológicos.
O estudo da cicatrização de feridas é uma forma importante de entender o desenvolvimento e modelagem de tecidos, além da angiogênese e do desenvolvimento de tumores.
Quando o ensaio é realizado em duas dimensões, é possível medir a rapidez com que as células reagem à ferida, cobrindo a área definida.
Em outras palavras, a experiência basicamente é, criar uma lacuna na monocamada de células de confluência em uma placa.
Com o tempo, para preencher a lacuna as células começam a migrar, e a velocidade da migração das células pode ser medida.
Então, para medir a velocidade de migração das células elas precisam adquirir imagens, um monte delas, o que, por sua vez, é uma etapa problemática da análise, pois requer medição manual.
Felizmente, hoje temos à nossa disposição muita tecnologia disponível para melhorar e atualizar nosso pipeline de análises, permitindo aos cientistas adotarem formas melhores e mais personalizadas de obter um resultado.
Como Garcia-Fossa e Gaal o fizeram.
Hoje é possível encontrar outras ferramentas comerciais e não-comerciais disponíveis para processar a área de ferida.
Mas eles não são simplesmente como PyScratch, e exigem do usuário algum nível de programação e também exigem atenção em tempo integral do usuário, tornando a análise mais suscetível a erros humanos, mais o tempo que o pesquisador leva para analisar todas as fotos e dados.
No artigo, os autores explicam como funciona o software. De todas as imagens feitas no experimento, o usuário recebe um arquivo de valores separados por vírgula (.cvs), uma saída que armazena dados tabulares em texto puro.
O usuário pode então processar os dados em sua rotina habitual. Garcia-Fossa diz que o programa foi essencial, para sua tese de mestrado, "O software transforma os dados de entrada em valores que fazem sentido biológico, como a velocidade de migração das células".
Pude analisar melhor o efeito de minha nanopartícula nas células cancerosas da próstata e medir a velocidade de migração celular, e o tempo exato para o bom fechamento, tudo graças ao PyScratch".
Se você quiser experimentar o PyScratch para sua pesquisa, o software está disponível gratuitamente e todos da comunidade científica podem usá-lo, ajudando Garcia-Fossa e Gaal a aprimorar e melhorar o programa.
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