Equipe interdisciplinar de pesquisadores combina análise de partículas baseada em imagens com inteligência artificial – ScienceDaily

O pólen é produzido nos estames de uma flor e consiste em uma infinidade de minúsculos grãos de pólen, que contêm o material genético masculino da planta necessário para sua reprodução. Os grãos de pólen ficam presos nos minúsculos pelos dos insetos que se alimentam de néctar à medida que passam e são transportados de flor em flor. Uma vez lá, no cenário ideal, um grão de pólen irá aderir ao estigma pegajoso da mesma espécie de planta, o que pode resultar em fertilização. “Embora os insetos polinizadores executem esse serviço de entrega de pólen de forma inteiramente acidental, seu valor é incomensuravelmente alto, tanto ecológica quanto economicamente”, disse a Dra. Susanne Dunker, chefe da Força-Tarefa de Citometria de Fluxo de Imagens do Departamento. da Diversidade Fisiológica na UFZ e iDiv. “No contexto das mudanças climáticas e da perda acelerada de espécies, é particularmente importante para nós obtermos uma melhor compreensão dessas interações entre plantas e polinizadores.” A análise do pólen é uma ferramenta fundamental nesse sentido.

Cada espécie de planta possui grãos de pólen de forma, estrutura superficial e tamanho característicos. Quando se trata de identificar e contar grãos de pólen, que medem entre 10 e 180 mícrons, em uma amostra, a microscopia há muito é considerada o padrão ouro. No entanto, trabalhar com um microscópio requer muita experiência e tempo. “Embora várias abordagens já tenham sido propostas para automatizar a análise de pólen, esses métodos não podem diferenciar entre espécies intimamente relacionadas ou não fornecem resultados quantitativos sobre a quantidade de grãos de pólen contidos em uma amostra”, continua o biólogo da UFZ, Dr. Dunker. . No entanto, são exatamente essas informações que são fundamentais para muitos tópicos de pesquisa, como a interação entre plantas e polinizadores.

Em seu último estudo, Susanne Dunker e sua equipe de pesquisadores desenvolveram um novo método para automatizar a análise de pólen. Para tanto, combinaram o alto desempenho da citometria de fluxo de imagens, técnica utilizada para análise de partículas, com uma forma de inteligência artificial (IA) conhecida como deep learning para projetar uma ferramenta de análise altamente eficiente, que torna isso possível realizar a identificação precisa das espécies e quantificar os grãos de pólen contidos em uma amostra. A citometria de fluxo por imagem é um processo usado principalmente na área médica para analisar células sanguíneas, mas agora também está sendo reutilizado para análise de pólen. “Uma amostra de pólen é primeiro adicionada para exame a um fluido transportador, que então flui através de um canal que se torna cada vez mais estreito”, diz Susanne Dunker, explicando o procedimento. “O estreitamento do canal faz com que os grãos de pólen se separem e se alinhem como se estivessem em um colar de pérolas, de modo que cada um passe pelo elemento embutido do microscópio por conta própria e imagens de até 2.000 grãos possam ser obtidas. de pólen individual. ser capturado por segundo. ” Duas imagens microscópicas normais mais dez imagens microscópicas de fluorescência são obtidas por grão de pólen. Quando excitados pela luz irradiada em certos comprimentos de onda por um laser, os próprios grãos de pólen emitem luz. “A área do espectro de cores em que o pólen fica fluorescente, e em qual localização precisa, às vezes é muito específica. Esta informação nos fornece características adicionais que podem ajudar a identificar espécies de plantas individuais,” relata Susanne Dunker. No processo de aprendizado profundo, um algoritmo trabalha em etapas sucessivas para abstrair os pixels originais de uma imagem em um grau crescente para finalmente extrair características específicas da espécie. “Imagens microscópicas, características de fluorescência e alto rendimento nunca foram usadas em combinação antes para análise de pólen – esta é uma inovação completa.” Quando a análise de uma amostra relativamente simples leva, por exemplo, quatro horas sob o microscópio, o novo processo leva apenas 20 minutos. Portanto, a UFZ solicitou uma patente para o novo método de análise de alto rendimento e sua inventora, Susanne Dunker, recebeu o Prêmio de Transferência de Tecnologia da UFZ em 2019.

As amostras de pólen examinadas no estudo vieram de 35 espécies de plantas campestres, incluindo mil-folhas, sálvia, tomilho e várias espécies de trevo, como trevo branco, montanha e vermelho. No total, os pesquisadores prepararam cerca de 430.000 imagens, que formaram a base para um conjunto de dados. Em cooperação com a TU Ilmenau, este conjunto de dados foi então transferido por aprendizado profundo para uma ferramenta altamente eficiente para identificação de pólen. Em análises subsequentes, os pesquisadores testaram a precisão de seu novo método, comparando amostras de pólen desconhecidas de todas as 35 espécies de plantas com o conjunto de dados. “O resultado foi mais do que satisfatório: o nível de precisão foi de 96%”, diz Susanne Dunker. Mesmo as espécies que são difíceis de distinguir umas das outras, e de fato representam um desafio para os especialistas sob o microscópio, podem ser identificadas com segurança. Portanto, o novo método não é apenas extremamente rápido, mas também muito preciso.

No futuro, o novo processo de análise automatizada de pólen terá um papel fundamental na resposta a questões críticas de pesquisa sobre interações entre plantas e polinizadores. Qual a importância de certos polinizadores, como abelhas, moscas e zangões para certas espécies de plantas? Quais seriam as consequências de perder uma espécie de inseto polinizador ou planta? “Agora podemos avaliar amostras de pólen em grande escala, tanto qualitativa quanto quantitativamente ao mesmo tempo. Estamos constantemente expandindo nosso conjunto de dados de pólen de plantas polinizadas por insetos para esse fim”, diz Susanne Dunker. Seu objetivo é expandir o conjunto de dados para incluir pelo menos 500 espécies de plantas cujo pólen é importante como fonte de alimento para as abelhas.