Una plataforma abierta revoluciona el procesamiento de imágenes biomédicas
Ignacio Arganda, un joven investigador nacido en San Sebastián de los Reyes (Madrid), que trabaja en el Massachusetts Institute of Technology (MIT), es uno de los impulsores de Fiji, una plataforma de código libre que permite compartir aplicaciones para mejorar el tratamiento de imágenes biomédicas. Arganda explica a SINC que Fiji, en la que trabajan de forma desinteresada unos 20 desarrolladores de todo el mundo, se ha convertido en un estándar de facto que, además, sirve de ayuda a laboratorios y empresas de microscopÃa para desarrollar productos más precisos.
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, tenÃa la ventaja de que cualquier persona que trabajara en imagen médica podÃa 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 especÃfica).
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 astronomÃa, en tracking de video, etc. “HabÃa un descontrol muy grande y falta de estructuraâ€, señala.
Por eso, este grupo de investigadores, “sin el apoyo de nadie y de forma espontáneaâ€, decidió crear una nueva plataforma de código abierto que pusiera orden en lo que ya existÃa 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 popularâ€, asegura. Según Ignacio Arganda, Fiji tiene en estos momentos 127.000 visitas únicas (20.000 nuevas cada mes).
Estándar de facto
“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 ha convertido en un estándar de facto en el sector de la imagen biomédicaâ€, subraya Arganda.
“Este era nuestro objetivo porque la mayorÃa de los que participamos en este proyecto habÃamos trabajado durante años en el ámbito de la imagen médica y nos encontrábamos demasiado a menudo con artÃculos en los que se hacÃa referencia a un método fantástico para tratar imágenes, pero al final no se podÃa comprobar si era o no cierto porque la técnica iba asociada a un programa que no se proporcionaba y unas imágenes que tampoco eran accesiblesâ€.
En estos momentos hay unos 20 desarrolladores distribuidos por todo el mundo trabajando para mejora la plataforma y lo hacen gratis. “Todos son cientÃficos que tienen su propio proyecto pero que lo desarrollan en esta plataforma porque les resulta más cómodo y lo consideran más interesanteâ€, 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 tenÃa 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 plataformaâ€.
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 microscopÃa 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 microscopÃa como grandes laboratorios. “Estas compañÃas 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 especÃfico, pueden venderlo a los usuarios.
“A mà por ejemplo una empresa de microscopÃa me contactó porque estaban utilizando mi programa de alineamiento elástico de imágenes para corregir las deformaciones en sus microscopios. Me pidieron una versión especÃfica del programa pero era un desarrollo hecho durante mi tesis, asà que no se podÃa comercializar fácilmente. Al final llegamos a un acuerdo para que pudieran utilizarlo con la única condición de que si hacÃan alguna mejora me lo tendrÃan que comunicar para que yo lo pudiera incluir como código libre y subirlo a la plataformaâ€.
Ignacio Arganda explica que, como él, hay otros investigadores que también han tenido contacto con empresas, que les han contratado como consultores por dÃas 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 tenÃan acceso a mi código del alineamiento elástico y sabÃan de lo que era capazâ€, concluye.
En Conectoma con Sebastian Seung
Ignacio Arganda está haciendo su postdoctorado en el Laboratorio de
Neurociencia Computacional del MIT, dirigido por el mediático Sebastian Seung, uno de los lÃderes del proyecto Conectoma. Esta iniciativa tiene por objetivo tener un mapa de todas las conexiones neuronales del cerebro a partir de una aplicaciónonline 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.
Referencia bibliográfica:
Schindelin J, Arganda-Carreras I, Frise E, Kaynig V, Longair M, Pietzsch T, Preibisch S, Rueden C, Saalfeld S, Schmid B, Tinevez JY, White DJ, Hartenstein V, Eliceiri K, Tomancak P, Cardona A. “Fiji: an open-source platform for biological-image analysisâ€. Nat Methods. 2012 Jun 28;9(7):676-82. doi: 10.1038/nmeth.2019