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UNA 'WIKIPEDIA' PARA LAS IMAGENES BIOMEDICAS

Una 'Wikipedia' para las imagenes biomédicas

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Un grupo de investigadores, entre ellos Ignacio Arganda, investigador posdoctoral en el Laboratorio de Neurociencia Computacional del Massachusetts Institute of Technology (MIT), han puesto en marcha Fiji, una plataforma que permite compartir aplicaciones para mejorar y avanzar en el procesamiento y análisis de imágenes biomédicas. "Todo ello en código libre", señala Arganda.

La plataforma se ha construido sobre los cimientos de una anterior, llamada ImageJ, muy conocida en el sector en su momento y que no era de código abierto sino de dominio público. Según Arganda, tenía la ventaja de que cualquier persona que trabajara en imagen médica podía hacer muy fácilmente trocitos de programa para solucionar sus propios problemas y ponerlos en la plataforma con un sistema que se llama plug-in (una aplicación que se relaciona con otra para aportarle una función nueva y específica).

Sin embargo, añade, esta plataforma se volvió demasiado caótica con aplicaciones de todo tipo y no solo de imagen biomédica. También se empezó a usar para tratar imágenes de astronomía, en tracking de video, etc. "Había un descontrol muy grande y falta de estructura", señala.

Por eso, este grupo de investigadores, "sin el apoyo de nadie y de forma espontánea", decidió crear una nueva plataforma de código abierto que pusiera orden en lo que ya existía y reutilizara lo que fuera interesante y útil para sus trabajos.

"Hicimos una web ordenada tipo wikipedia, en la que la gente pudiera contribuir y utilizar sus conocimientos para ayudar a los demás. Para nuestra sorpresa, se ha hecho muy popular", asegura. Según Ignacio Arganda, Fiji tiene en estos momentos 127.000 visitas únicas (20.000 nuevas cada mes).

Un referente

"Los usuarios otorgan una gran calidad a esta plataforma con sus aportaciones y eso supone un gran impulso para que cada vez más gente comparta su código de manera libre. Por ello, Fiji se convertido en un estándar de facto en el sector de la imagen biomédica", subraya Arganda

"Este era nuestro objetivo porque la mayoría de los que participamos en este proyecto habíamos trabajado durante años en el ámbito de la imagen médica y nos encontrábamos demasiado a menudo con artículos en los que se hacía referencia a un método fantástico para tratar imágenes, pero al final no se podía comprobar si era o no cierto porque la técnica iba asociada a un programa que no se proporcionaba y unas imágenes que tampoco eran accesibles".

En estos momentos hay unos 20 desarrolladores distribuidos por todo el mundo trabajando para mejora la plataforma y lo hacen gratis. "Todos son científicos que tienen su propio proyecto pero que lo desarrollan en esta plataforma porque les resulta más cómodo y lo consideran más interesante", dice Arganda.

A este investigador le contactaron los promotores de Fiji por su proyecto de tesis doctoral. "Trabajaba en un proyecto de estudio de desarrollo de glándula mamaria y de cáncer de mama con ratones y tenía unos cortes de tejido. Empecé a desarrollar un programa para hacer alineamiento elástico de imágenes para permitir la reconstrucción en 3D. Les interesó y me llamaron para que colaborara en la plataforma".

Este es un ejemplo de qué cosas que hay dentro de Fiji, dice. Ahora Arganda trabaja en sistemas de aprendizaje automático parar reconocer los bordes de las neuronas en imágenes de microscopía electrónica en el Laboratorio de Neurociencia Computacional del MIT. Las aplicaciones que ha desarrollado las ha volcado también en la plataforma.

Éxito con las empresas

El investigador opina que el éxito de Fiji está también cambiando la forma de actuar de las empresas del sector de imagen biomédica, tanto firmas de microscopía como grandes laboratorios. "Estas compañías reconocen a esta plataforma como un estándar de gran calidad y saben que tienen dos opciones: o competir o colaborar con Fiji. Pueden hacer sus propios plug-in que funcionen en la plataforma y mantenerlos y luego si es algo muy específico, pueden venderlo a los usuarios".

"A mí por ejemplo una empresa de microscopía me contactó porque estaban utilizando mi programa de alineamiento elástico de imágenes para corregir las deformaciones en sus microscopios. Me pidieron una versión específica del programa pero era un desarrollo hecho durante mi tesis, así que no se podía comercializar fácilmente. Al final llegamos a un acuerdo para que pudieran utilizarlo con la única condición de que si hacían alguna mejora me lo tendrían que comunicar para que yo lo pudiera incluir como código libre y subirlo a la plataforma".

Ignacio Arganda explica que, como él, hay otros investigadores que también han tenido contacto con empresas, que les han contratado como consultores por días para mantener el código que necesitaban para desarrollar sus productos.

"La plataforma te da una gran visibilidad –dice–. A mi me ofrecieron el postdoctorado en la Universidad de Stanford y en el MIT porque tenían acceso a mi código del alineamiento elástico y sabían de lo que era capaz", concluye.

Mapear las conexiones neuronales

Ignacio Arganda está haciendo su postdoctorado en el Laboratorio de Neurociencia Computacional del MIT, dirigido por el mediático Sebastian Seung, uno de los líderes del proyecto Conectoma. Esta iniciativa tiene por objetivo tener un mapa de todas las conexiones neuronales del cerebro a partir de una aplicación 'on line' llamada eyewire.org abierta a la participación ciudadana.

Arganda se ocupa de desarrollar programas de inteligencia artificial que reconozcan automáticamente el contorno de las neuronas y poder hacer luego la reconstrucción del cableado en esas zonas de cerebro.

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