Новое ПО позволяет автоматически анализировать биомедицинские изображения без навыков программирования
Ученые из Института исследования природных продуктов и инфекционной биологии им. Лейбница (Leibniz-HKI) разработали программу JIPipe, которая значительно упрощает анализ изображений, генерируемых в исследованиях. Пользователи могут создавать блок-схемы в соответствии со своими задачами и проводить автоматический анализ изображений с помощью искусственного интеллекта без каких-либо знаний программирования. JIPipe основан на ImageJ — стандартной программе для научного анализа биомедицинских микроскопических изображений. Авторы представляют свою разработку в журнале Nature Methods.
Изображения, особенно микроскопические, играют важную роль в биомедицинских исследованиях. Например, с помощью флуоресцентных меток становятся видны процессы в клетках. «Картинка стоит тысячи слов — это по-прежнему верно», — говорит Тило Фигге, руководитель исследовательской группы прикладной системной биологии в Leibniz-HKI и профессор Университета имени Фридриха Шиллера в Йене.
Однако анализ создает все больше проблем для исследователей. «Генерируются все более высокие разрешения и, следовательно, большие объемы данных, — объясняет Фигге. — В то же время методы ИИ, или искусственного интеллекта, сейчас настолько продвинуты, что ими все сложнее пользоваться исследователям без навыков программирования».
Разработанная в Leibniz-HKI программа с открытым исходным кодом JIPipe (Java Image Processing Pipeline) призвана это упростить. «JIPipe — это инструмент, который не требует навыков программирования», — поясняет разработчик Руман Герст, член группы прикладной системной биологии. Вместо этого программа использует визуальный язык программирования: с помощью готовых блоков пользователи могут создавать индивидуальные рабочие процессы для автоматического анализа изображений в соответствии со своими конкретными требованиями.
JIPipe поддерживает другие языки программирования
Программа основана на программном обеспечении с открытым исходным кодом ImageJ, которое стало стандартом в научном анализе изображений. JIPipe и ImageJ полностью совместимы и дополняют друг друга. «Наша программа поддерживает скрипты ImageJ и включает обычные функции и макросы», — объясняет Герст. Также поддерживаются другие языки программирования, такие как Python и R.
Предшественник программы был разработан несколько лет назад Золтаном Черешнешем, также членом группы прикладной системной биологии. «Изначально я написал код для анализа фагоцитоза», — поясняет Черешнеш. При фагоцитозе клетка поглощает частицу, например другую клетку, и расщепляет её, что обычно визуализируется флуоресцентными красителями.
Со временем специалист по визуализации продолжал расширять код для новых приложений, и программа стала громоздкой и слишком сложной. «Мы поняли, что нужно переработать её и сделать модульной», — говорит Черешнеш, поэтому команда привлекла биоинформатика Румана Герста. Он также предложил текущий визуальный язык программирования, который позволяет команде анализировать данные изображений для любой биомедицинской задачи.
Воспроизводимые результаты
JIPipe уже использовался в нескольких исследованиях, например, для изучения эффективности доставки лекарств с помощью так называемых наноносителей в печень или для проверки выживаемости нематод, переваривших токсин-продуцирующие бактерии. Конфронтации между иммунными клетками и спорами грибов также анализировались с помощью новой программы. Разработчики также предлагают курсы по использованию в рамках Microverse Imaging Center и NFDI4BioImage (части немецкой Национальной исследовательской инфраструктуры данных).
«В отличие от ручного анализа изображений, автоматический анализ всегда дает одинаковые результаты, следовательно, является воспроизводимым и соответствует так называемым FAIR-принципам для анализа изображений», — подчеркивает Тило Фигге. Термин FAIR происходит из области управления исследовательскими данными и означает «Findable, Accessible, Interoperable and Reusable» (Находимые, Доступные, Совместимые и Повторно используемые).