O Centro de Pesquisa e Aplicação de Medicamentos e Tecnologias Farmacêuticas da Universidade Técnica do Mar Negro (KTÜ İLAFAR) desenvolveu um software com suporte de inteligência artificial para abordar um problema comum na microscopia: uma parte do tecido ou da célula aparece nítida, enquanto outras partes permanecem fora de foco. O projeto visa produzir imagens nítidas em toda a extensão da amostra, em vez de se limitar a um único ponto dentro do campo de visão.
O desenvolvimento do software ocorreu no âmbito do projeto «Desenvolvimento de novos métodos de aprendizagem profunda para a criação de imagens e formas tridimensionais com foco ideal em sistemas microscópicos», executado pela KTÜ İLAFAR em colaboração com a Universidade de Trabzon e a Universidade Estadual de Ohio. A diretora do centro, a professora Feride Sena Sezen, afirmou que o trabalho no projeto começou há cerca de quatro anos e que a equipe colocou o software em uso depois de desenvolvê-lo.
O que muda na prática?
A Dra. Hulya Doğan, chefe do Grupo de Aplicações Inovadoras de Inteligência Artificial da KTÜ İLAFAR, explica que o problema não está relacionado apenas à nitidez de uma única imagem, mas também à capacidade do pesquisador de interpretar a amostra inteira. Os especialistas dependem amplamente de imagens bidimensionais para examinar células ou avaliar indicadores associados a doenças, mas diferenças de profundidade podem ocultar características que não aparecem em uma imagem focada em um único nível.
O sistema acrescenta uma dimensão tridimensional ao processo de obtenção de imagens, com o objetivo de disponibilizar informações mais detalhadas sobre células e amostras. Doğan também afirma que o software não se limita a aplicar algoritmos para melhorar áreas pouco nítidas, pois esse tipo de processamento pode alterar os dados originais; em vez disso, busca fornecer imagens que contenham os valores originais da amostra.
Aplicações que vão além da pesquisa farmacêutica
O primeiro uso do projeto está relacionado à pesquisa pré-clínica de medicamentos e ao processamento de dados obtidos de animais de laboratório e células, além de áreas médicas e de pesquisa que dependem de microscópios. Segundo a equipe, o software também pode ser utilizado em geologia e geofísica, química, aquicultura, agricultura, genética, indústrias alimentícias, meio ambiente, medicina veterinária, silvicultura e engenharia de minas.
Doğan observa que a ferramenta foi projetada para ser compatível com diferentes tipos de amostras, microscópios e câmeras, o que pode ampliar seu campo de uso em comparação com uma solução vinculada a uma única plataforma de obtenção de imagens.
Por que esta notícia é importante?
O principal valor técnico do projeto não é apenas acrescentar uma função tradicional de foco automático, mas tentar combinar a nitidez de todo o campo de visão com a preservação dos dados da amostra, além de converter imagens bidimensionais em uma representação tridimensional que pode oferecer características adicionais aos pesquisadores. Isso é importante em ambientes que dependem de imagens microscópicas para tomar decisões de pesquisa ou compreender alterações em células e tecidos.
Contudo, a fonte não apresenta números sobre a precisão do algoritmo, o tamanho do conjunto de dados ou os tipos de microscópios e amostras nos quais ele foi testado, nem menciona resultados de uma comparação independente com os sistemas disponíveis. A equipe afirma que um artigo sobre o método e o conjunto de dados foi submetido a uma revista internacional e que está disposta a compartilhar o algoritmo, o software e os dados com representantes do setor privado. Portanto, o grau de prontidão da ferramenta para uso clínico ou comercial amplo ainda precisa de verificação adicional.