O PyScratch é um novo software de código aberto implementado em Python para análise de ensaios de dados de migração, com uma interface amigável que permite que cientistas com poucas ou nenhuma habilidade de programação o utilizem.
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 objetivo 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 usadas por 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 de analisar e processar dados.
Para que isso aconteça, os cientistas precisam de ferramentas boas e especializadas para extrair e interpretar corretamente todos os dados.
O PyScratch foi criado inicialmente para ajudar Fernanda Garcia-Fossa, uma pesquisadora bióloga, a analisar uma enorme quantidade de dados de seus ensaios de migração.
"Realizei a raspagem das células cancerígenas e as incubei no equipamento por 48 horas, tirando fotos a cada 15 minutos e, ao final de apenas um experimento, eu tinha cerca de mil fotos para ver e analisar!
Era impossível fazer isso manualmente", diz Garcia-Fossa. Para resolver esse problema, Garcia-Fossa procurou seu parceiro, o físico Vladimir Gaal, para ajudá-lo. Naquela época, Gaal estava aprendendo Python, o que foi uma ótima oportunidade para colocar esse conhecimento em prática.
Assim, ambos trabalharam na solução por meio 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 usá-lo também", diz Garcia-Fossa sobre o artigo do software que você pode conferir clicando aqui.
Garcia-Fossa também conta que eles levaram algum tempo para reconhecer e definir a área de migração a partir das imagens, pois as fotos podem ser muito diferentes umas das outras devido à luz, ao foco e ao contraste, e a versão usada hoje já consegue analisar muito bem.
No entanto, eles ainda estão trabalhando no software, lançando versões novas e melhores, já que o artigo publicado trouxe à tona algumas necessidades de melhoria devido à demanda dos usuários.
O ensaio usado para validar o desempenho do software, o ensaio de migração, o ensaio de arranhões ou a cicatrização de feridas, é um ensaio comumente usado em biologia porque permite analisar o mecanismo subjacente dos eventos celulares fisiológicos e patológicos.
O estudo da cicatrização de feridas é uma maneira importante de entender o desenvolvimento e a 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, o experimento consiste basicamente em criar uma lacuna na monocamada de células em confluência em uma placa.
Com o tempo, para preencher a lacuna, as células começam a migrar, e a velocidade de migração das células pode ser medida.
Em seguida, para medir a velocidade de migração das células, eles 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 uma grande quantidade de tecnologia disponível para melhorar e atualizar nosso pipeline de análise, permitindo que os cientistas adotem maneiras melhores e mais personalizadas de obter um resultado.
Como Garcia-Fossa e Gaal fizeram.
Atualmente, é possível encontrar outras ferramentas comerciais e não comerciais disponíveis para processar a área da ferida.
Mas eles não são simples como o PyScratch e exigem do usuário algum nível de programação, além de exigir atenção em tempo integral do usuário, tornando a análise mais suscetível a erros humanos, além do tempo que o pesquisador leva para analisar todas as imagens e dados.
No artigo, os autores explicam como o software funciona. De todas as imagens feitas no experimento, o usuário obtém um arquivo de valores separados por vírgula (.cvs), uma saída que armazena dados tabulares em texto simples.
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 celular.
Consegui analisar melhor o efeito da minha nanopartícula nas células de câncer de 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 em 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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