Una herramienta basada en el modelo Segment Anything para el análisis conductual semiautomatizado de Drosophila y...

Área de la Ciencia:

• Neurociencia
• Biología Computacional
• Genética

Sus antecedentes:

• El análisis conductual cuantitativo vincula el genotipo con el fenotipo, pero a menudo requiere herramientas especializadas.
• Los métodos existentes pueden estar limitados por hardware, preprocesamiento o necesidades de codificación.

Objetivo del estudio:

• Presentar SAMBA (Segment Anything Model for Behavioural Analysis), un pipeline de acceso abierto para el seguimiento conductual semiautomatizado.
• Reducir las barreras técnicas en el análisis de defectos de patrones motores y facilitar los estudios de mecanismos de enfermedades.

Principales métodos:

• Utilizó el modelo Segment Anything 2 (SAM2) dentro de un pipeline basado en Google Colab para un seguimiento preciso.
• Desarrolló una interfaz fácil de usar que requiere una entrada mínima para la extracción de parámetros de movimiento y la detección de estados conductuales.
• Implementó capacidades de procesamiento por lotes para análisis de alto rendimiento.

Principales resultados:

• SAMBA demostró un seguimiento semiautomatizado y preciso sin umbralización ni sustracción de fondo.
• Validado en modelos de Drosophila melanogaster de enfermedades neurológicas humanas, revelando movilidad alterada, reducción de la velocidad y alteración de la toma de decisiones.
• Mostró adaptabilidad a Drosophila adulta y larvas de cebra, destacando la utilidad entre especies.

Conclusiones:

• SAMBA reduce significativamente las barreras técnicas para el análisis conductual cuantitativo.
• Su flexibilidad apoya diversos organismos modelo, etapas de vida y paradigmas experimentales.
• Posiciona a SAMBA como una plataforma valiosa para acelerar los cribados genéticos, los estudios de mecanismos de enfermedades y las pruebas preclínicas.