An Artificial Intelligence Method to Describe the Onset and Transition from Stochastic to Coordinated Neural Activity in Danionella Translucida Embryo

Abstract

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Data ScienceNos últimos anos, a aprendizagem profunda tem se tornado cada vez mais bem-sucedida quando aplicada para lidar com diferentes questões em diversos campos. Na análise de bioimagem, tem sido usada para extrair informações significativas de imagens microscópicas, onde aplicamos aprendizagem profunda a dados de microscopia de light-sheet para compreender o desenvolvimento inicial do sistema nervoso. Atualmente, sabe-se que o cérebro é responsável pela maioria de nossas ações voluntárias e involuntárias e que regula os processos fisiológicos em todo o corpo. No entanto, as barreiras técnicas deixaram muitas questões em aberto em relação ao desenvolvimento e função dos circuitos neuronais. Imagiologia provou ser uma técnica poderosa para responder a essas perguntas, embora as dificuldades em segmentar e rastrear neurônios individuais tenham retardado o progresso. Danionella translucida foi recentemente introduzida como um poderoso organismo modelo para estudos neurocientíficos devido a ter o menor cérebro de vertebrado conhecido e não desenvolver um crânio completo na idade adulta, tornando-a facilmente acessível para estudos de imagem. No entanto, o surgimento da atividade neural e subsequente montagem de circuitos neurais no desenvolvimento inicial do embrião não foi ainda caracterizado. Esta dissertação pretende fornecer uma descrição inicial de todo o processo de resolução celular, utilizando técnicas avançadas de microscopia e um método de inteligência artificial para segmentar e analisar os dados. Usamos microscopia de fluorescência de light-sheet para obter imagens do início e da coordenação da atividade neuronal da medula espinhal da Danionella translucida com alta resolução temporal e por longos períodos de tempo. Além disso, analisamos os dados com um algoritmo baseado em aprendizagem profunda para detetar, segmentar e rastrear no espaço e no tempo o sinal de cada neurônio. Focamos nossa análise nos picos de intensidade do sinal, ou seja, no momento em que os neurónios estavam a disparar, e encontramos mais atividade na região inferior do embrião, sugerindo uma correspondência com a extensão da cauda. Este trabalho demonstra que a combinação de métodos utilizados foi capaz de gerar imagens e analisar os dados com sucesso. Abre as possibilidades para um estudo mais aprofundado da rede neuronal da Danionella translucida, e para estudar sinais de imagens aglomeradas com resolução de célula única que, de outra forma, seriam muito complexas para serem analisadas