Estereología con OPEN-Stereo: cuantificación celular de bajo costo, accesible y precisa

Área de la Ciencia:

• Neurociencia
• Ingeniería Biomédica
• Biología Computacional

Sus antecedentes:

• La evaluación precisa de los fenotipos degenerativos es crucial para el rigor de la investigación de la neurodegeneración.
• La estereología es el estándar de oro para la evaluación de fenotipos, pero está limitada por los altos costos de los sistemas propietarios.
• Existe la necesidad de soluciones de estereología accesibles y rentables en la investigación científica.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una plataforma de estereología de código abierto, OPEN-Stereo, para superar las barreras de costos.
• Integrar hardware de microscopía estándar con software inteligente para calibración y control posicional.
• Validar la precisión y fiabilidad de OPEN-Stereo en comparación con sistemas comerciales.

Principales métodos:

• Se desarrolló OPEN-Stereo, una plataforma de código abierto que utiliza visión por computadora y calibración inteligente basada en imágenes multiescala.
• Se implementó un sistema de posicionamiento global utilizando datos de etapa de bucle abierto y análisis de imágenes, evitando hardware costoso.
• Se utilizó muestreo aleatorio estereológico para el recuento celular imparcial y se validó con datos de sistemas comerciales previos.

Principales resultados:

• OPEN-Stereo demostró hasta un 95% de concordancia en el recuento celular con sistemas comerciales en regiones cerebrales.
• Se confirmó la equivalencia estadística mediante ANOVA de medidas repetidas de dos vías (p = 0,8962).
• La plataforma mantiene la precisión dentro de las tolerancias de muestreo estereológico sin hardware costoso.

Conclusiones:

• OPEN-Stereo proporciona una alternativa accesible, rentable y precisa a los sistemas de estereología propietarios.
• La plataforma facilita la investigación rigurosa de la neurodegeneración al reducir las barreras de costos.
• La arquitectura de OPEN-Stereo admite la evolución futura hacia el análisis celular impulsado por IA en estereología.