Cuando el laboratorio tuvo que cerrar a causa de la pandemia de la Covid-19, el cerebro de dos investigadores del laboratorio de Vikas Trivedi en el Laboratorio Europeo de Biología Molecular – Barcelona (EMBL Barcelona) empezaron a pensar en la mejor manera de aprovechar el tiempo.
«Decidimos utilizar ese momento para analizar la gran cantidad de imágenes de organoides que teníamos de nuestros experimentos anteriores», dice Nicola Gritti, investigador postdoctoral en el laboratorio. «Y necesitábamos una herramienta para tener una visión gráfica de los resultados biológicos y compartirlos fácilmente entre nosotros», añade la estudiante de doctorado Jia Le Lim.
Así es como, durante el confinamiento, los dos compañeros del laboratorio Trivedi desarrollaron MOrgAna, un software de código abierto que utiliza el aprendizaje automático (machine learning) para analizar imágenes de organoides y extraer los componentes celulares de una imagen.
MOrgAna es gratuito y fácil de usar por cualquier persona, incluso sin experiencia en programación; es modular, abierto y colaborativo, por lo que se puede personalizar e integrar en otras pipelines de análisis de imágenes. Puede analizar distintos tipos de imágenes tomadas con varios microscopios. Y gracias la utilización del aprendizaje automático, MOrgAna funciona mejor que otras herramientas similares existentes. Es capaz de capturar características morfológicas complejas de los organoides, aprendiendo a clasificar los píxeles de una imagen según pertenezcan al fondo, al organoide o al contorno del organoide.
