Essa é uma tradução livre do texto original em inglês publicado inicialmente no blog Mind the Graph, em janeiro de 2021.

PyScratch é um novo software de código aberto implementado em Python para análise de ensaios de dados de migração, com uma interface amigável que permite que cientistas com poucas ou nenhuma habilidade de programação possam usá-lo.

O software foi desenvolvido em parceria entre três cientistas brasileiros do laboratório NanoCell Interactions da Universidade Estadual de Campinas em 2017. Ele nasceu da necessidade de facilitar a prática diária dos pesquisadores, excluindo a análise manual, aumentando a reprodutibilidade e minimizando os erros humanos.

A análise de imagens tem sido uma das formas mais importantes utilizadas por cientistas em diferentes metodologias para analisar resultados.

Não só o uso de microscópios automatizados aumentou nos últimos anos, mas também a complexidade dos dados adquiridos.

Parte do trabalho de um cientista é descobrir como lidar com um novo tipo de informação, além de analisar e processar dados.

Para tornar isso possível, os cientistas precisam de ferramentas especializadas para extrair e interpretar corretamente os dados.

O PyScratch foi criado para ajudar Fernanda Garcia-Fossa, uma bióloga pesquisadora, a analisar uma grande quantidade de dados de seus ensaios de migração.

“Fiz o ensaio de migração em células tumorais e incubei por 48 horas, obtendo fotos a cada 15 minutos, ao final de apenas um experimento, tinha cerca de mil fotos para ver e analisar! Era praticamente impossível fazer tusso isso manualmente”

relata Fernanda Garcia-Fossa.

Para resolver esse problema Garcia-Fossa procurou seu parceiro, o físico Vladimir Gaal para ajudar, naquela época Gaal estava aprendendo Python, o que foi uma grande oportunidade de colocar esse conhecimento em prática.

Assim, ambos trabalharam na solução por meio de uma rotina Python, que reconhecia automaticamente as áreas riscadas e exportava os resultados para um arquivo .csv.

“Com o tempo, sentimos a necessidade de desenvolver uma interface de usuário cada vez mais fácil de usar, assim poderíamos publicar o software para qualquer pesquisador que também precisasse usar”, diz Garcia-Fossa sobre o artigo do software que você pode conferir clicando aqui.

Garcia-Fossa conta ainda que demoraram a reconhecer e definir a área de migração das imagens, pois as fotos podem ser muito diferentes umas das outras por causa da luz, foco e contraste, e a versão usada hoje já consegue analisar muito bem de maneira automatizada.

No entanto, eles ainda estão trabalhando no lançamento de novas e melhores versões do software, uma vez que o artigo publicado trouxe algumas necessidades de melhorias devido à demanda dos usuários.

O ensaio usado para validar o desempenho do software, o ensaio de migração ou cicatrização de feridas, é um ensaio comumente usado em biologia porque torna possível analisar o mecanismo subjacente de eventos celulares fisiológicos e patológicos.

A cicatrização de feridas em estudo é uma forma importante de entender o desenvolvimento e modelagem dos tecidos, além da angiogênese e do desenvolvimento tumoral.

Quando o ensaio é realizado em duas dimensões, é possível medir a rapidez com que as células reagem ao ferimento, cobrindo a área definida.

Em outras palavras, o experimento é basicamente criar um risco na monocamada de células de confluência em uma placa.

Com o tempo, para preencher a lacuna, as células começam a migrar e a velocidade de migração das células pode ser medida.

Então, para medir a velocidade de migração das células, eles precisam adquirir imagens, um monte delas, o que por sua vez é uma etapa problemática da análise porque requer medição manual.

Felizmente, hoje temos à nossa disposição uma grande quantidade de tecnologia disponível para melhorar e atualizar nosso pipeline de análises, permitindo que os cientistas adotem formas melhores e mais personalizadas de obter um resultado. Como Garcia-Fossa e Gaal fizeram.

Hoje é possível encontrar outras ferramentas comerciais e não comerciais disponíveis para processar a área da ferida.

Mas eles não são simples e fáceis de usar como PyScratch, e exigem do usuário algum nível de programação e também requerem atenção em tempo integral do usuário, tornando a análise mais suscetível a erros humanos, além do tempo que o pesquisador leva para analisar todas as fotos e dados.

No artigo, os autores explicam como o software funciona. De todas as imagens feitas no experimento, o usuário obtém um arquivo de valores separados por vírgulas (.cvs), uma saída que armazena dados tabulares em texto simples.

O usuário pode então processar os dados em sua rotina normal. Garcia-Fossa diz que o programa foi essencial, para sua dissertação de mestrado.

“O software transforma os dados de entrada em valores biológicos, como a velocidade de migração celular. Pude analisar melhor o efeito da minha nanopartícula nas células do câncer de próstata e medir a velocidade de migração celular e o tempo exato para o bom fechamento, tudo graças ao PyScratch.”

Se você quiser experimentar o PyScratch para sua pesquisa, você pode saber mais sobre ele clicando aqui ou obte-lo gratuitamente clicando aqui e qualquer pessoa da comunidade científica pode usá-lo, ajudando Garcia-Fossa e Gaal a aprimorar e aprimorar o programa.