Bioirudiak giza gorputzaren barrualdea ikusteko aukera ematen duten irudi medikoak dira. Irudi horiek teknika askotarikoen bidez lortzen dira, hala nola erradiologia, mamografia eta erresonantzia magnetikoa, besteak beste. Helburu nagusia organoen eta ehunen anatomiari eta funtzionamenduari buruzko informazioa lortzea da, eta hori funtsezkoa da gaixotasunak zehatz diagnostikatzeko. Osasun langileei diagnostikatze prozesua azkartzeko asmoz, nazioarteko ikertzaile talde batek Biapy garatu du, kode irekiko adimen artifizialeko plataforma bat. Sareak irudi biomedikoen analisia errazten du ikaskuntza sakoneko tekniken bidez, eta berrikuntza nagusia da ikerlari guztien eskura dagoela, bakoitzak bere arloan erabiltzeko. Ikerbasquen, DIPCn eta EHUn abiatutako ikerlana Nature Methods aldizkarian argitaratu dute.
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, Ignacio Arganda Ikerbasqueko irakasle eta ikerlari elkartuak azaldu duen bezala: «Helburua da software edo plataforma bat edukitzea edozein pertsona edo ikertzaile sartzeko, modu erraz eta eskuragarri batean adimen artifiziala erabiltzeko aukera izateko, informatikarien laguntzarik gabe». Biapyk oztopo horiek gainditzen ditu. Erabiltzeko erraza den plataforma baten bidez adimen artifizialaren eredu aurreratuak aplikatzeko aukera ematen du, erabiltzaileak jakintza tekniko espezializatuen beharrik izan gabe.
Biapyk aukera ematen du irudi zientifikoen gainean hainbat analisi egiteko, hala nola zelulak edo beste egitura biologiko batzuk automatikoki identifikatzea, elementuak kontatzea eta laginak itxuraren arabera sailkatzea. Hori guztia bi dimentsioko irudiekin eta zenbait mikroskopia teknikaren bidez lortutako hiru dimentsioko irudiekin egin daiteke. «Batzuetan lortzen genituen irudiak bi dimentsiotan zeuden, eta mitokondriak ziren; beste batzuetan kolorezko irudiak ziren, eta neuronak», kontatu du Argandak. Plataformaren funtzionamendua findu behar izan zuten, teknologia egoera bakoitzera ohitzeko eta, nahiz eta parametroak aldatu, irudia identifikatzeko gai izateko.
Entrenamendu garaia
Argandak hodien funtzionamenduarekin konparatu du Biapy plataformaren funtzionamendua: alde batetik irudiak sartzen dira, prozesatu gabeko argazkiak, eta hodiaren beste aldean ateratzen dira teknologiak lortutako emaitzak edo analisiak. Hori lortzeko, teknologia entrenatu behar izan dute ikerlariek, Argandaren esanetan: «Segmentazioarekin hasi ginen, eta automatikoki markatu genuen zelulak eta neuronak non zeuden, teknologiak haien ezaugarriak ikasteko». Arrate Muñoz Madrilgo Karlos III.a Unibertsitateko ikerlariak esan duen bezala, modeloa informazioarekin josi behar izan zuten: «Adibidez, mitokondrien segmentazioa oso bolumen handietan egin behar izan genuen, eta irudi mikroskopikoak ziren». Poliki-poliki, teknologiak mitokondrien ezaugarriak barneratu zituen.
Tresnaren oinarria adimen artifizialeko ereduak dira, hau da, irudietan patroiak ezagutzeko —giza begiak formak edo koloreak identifikatzen dituen bezala— trebatutako algoritmoak. Eredu bat sortzeko, lehenik adibideen bidez erakusten zaio: adibidez, zelulak eskuz markatuta dauzkaten irudiak. Behar adina entrenatuta, ereduak zeregin horiek automatikoki egiten ikasten du, baita aurretik inoiz ikusi gabeko irudi berrietan ere.
Biapyren teknologiari esker, datu askorekin elikatzen ari diren neurona sareak erabiliz, hain agerikoa ez den informazioa atera daiteke. Horregatik, beste arloetako ikerlarien kolaborazioa eskertu dute plataformaren sortzaileek; bakoitzak bere esparruko irudiak txertatzean plataformaren ezagutza hedatzen delako. «Biapy garatzeko, batez ere biologoekin lan egin dugu, eta galdetu diegu ea zer egitura identifikatu nahi zituzten. Mitokondriak zer ziren jakitea interesatzen zitzaien, eta, horretarako, haiek adierazi behar ziguten zer ziren mitokondriak irudietan», azaldu du Muñozek. Biologoek emandako oharrei esker, sareak mitokondriak ezagutzen ikas dezake: alegia, irudi biomedikoan mitokondriak non dauden esateko gai da. Gainera, Biapy efizientea eta eskalagarria izateko diseinatu dute. Hau da, askotariko datu bolumenekin egin dezake lan; irudi txiki batzuekin erabili daiteke, baita argazki handiekin ere; ehunekin edo organo osoak eskaneatzean sortzen diren irudiekin lan egin dezake, alegia.
Hurrengo pausoa
«Algoritmoak prestatzen ditugunean, ez dugu askotan pentsatzen nola izango den gero erabilera, eta, proiektu honekin, oinak uretan sartu ditugu», azaldu du Argandak. Dokumentazio lan handia egin behar izan zuten plataforma aurrera ateratzeko eta lengoaia errazteko. Artikulua publikatu bezain pronto, plataforma hornitzeko elementu berri bat sartu zuten, erabilera errazteko: azti bat. Laguntzaile magiko horrek gauzak modu «askoz errazagoan» azaltzen ditu Argandaren ustez, eta arlo desberdinetan lan egiten dutenentzako lagungarria izan daiteke. Beraz, aztiak galderak egin behar dizkie erabiltzaileei, irudien ezaugarriak zein diren jakiteko: «Irudiak nolakoak dira?», «Kolorerik badu?» «Bi dimentsiotan da?», «Irudi osoa sailkatu nahi duzu?» eta halako galderak egin beharko dituzte.
Sarbide libreko tresna denez, komunitate zientifikoak doan eskuratu dezake Biapy. Horrela, lankidetza eta softwarearen etengabeko hobekuntza sustatzen da. «Biapy garatu izana urrats garrantzitsua da mikroskopiako ikuspen artifizial aurreratua demokratizatzeko», argudiatu du Argandak. Ordenagailu pertsonaletan, txartel grafiko ugari dituzten zerbitzarietan nahiz hodeian ere erabil daiteke. Ikerlarien arabera, teknologia erraz instalatzen da, eta esperimentuak ingurune desberdinetan errepikatu ahal izatea bermatzen du. Horrela, zientzia irekia sustatzea da asmoa. Proiektuak aurrera jarraitzeko finantzaketa behar duela azpimarratu du ikerlariak: «Uste dut aukera polita dela proiektua garatzeko urteetan, baina horrelako proiektuak ekonomikoki ere bultzatu behar ditugu».
