Inteligencia artificial para medir raíces

Un equipo multidisciplinar del Centro de Investigación en Agrigenómica y La Salle-Universidad Ramon Llu ha desarrollado un software que utiliza el aprendizaje artificial para medir raíces de plantas de forma precisa.

El software, llamado MyRoot, ahorra mucho tiempo a los investigadores y en el futuro puede ser una herramienta útil en agricultura.

Han desarrollado un software que, mediante procesamiento de imágenes y aprendizaje artificial, permite a los investigadores semi-automatizar el análisis de la longitud de la raíz de pequeñas plantas de Arabidopsis thaliana. E

El software, denominado MyRoot, se ha puesto a disposición de la comunidad investigadora para que lo pueda utilizar gratuitamente.

A los investigadores del CRAG, MyRoot ya les ha ahorrado una gran cantidad de tiempo que antes dedicaban a medir raíces.

La elevada eficacia y precisión de MyRoot se ha analizado en un artículo que se publica en la revista especializada The Plant Journal.

La raíz es un órgano esencial para el desarrollo de la planta y su crecimiento.

Además de anclar la planta al suelo, la raíz absorbe el agua y los nutrientes de la tierra.

Por ello, poderla analizar es fundamental tanto en la investigación académica como en la aplicada a la agricultura.

En el laboratorio del CRAG dirigido por Ana I. Caño-Delgado estudian el efecto de la señalización por hormonas esteroideas en el desarrollo de la raíz, utilizando la pequeña planta modelo Arabidopsis thaliana.

Para ello, los investigadores deben medir la longitud de gran cantidad de raíces de plántulas de arabidopsis con distintas alteraciones genéticas y sometidas a condiciones distintas.

Gracias a estas investigaciones, recientemente descubrieron cómo crear plantas más resistentes a la sequía sin afectar su crecimiento.

Isabel Betegón-Putze lleva tres años realizando su tesis doctoral en el CRAG, y en este tiempo ha pasado muchas horas midiendo raíces de arabidopsis en fotos.

“Había probado softwares de análisis semi-automático pero todos resultaban poco precisos o muy difíciles de utilizar”, explica Betegón-Putze.

Su directora de tesis, Ana I. Caño-Delgado, le propuso que colaboraran con el grupo del ingeniero Xavier Sevillano, del Grupo de Investigación en Tecnologías Media de La Salle, para desarrollar ellos mismos un software que agilizase este proceso.

De esta manera, Isabel Betegón-Putze trabajó codo con codo con el ingeniero informático del equipo de Sevillano Alejandro González para diseñar un software que fuera amigable para un usuario proveniente del campo de la biología.

“Uno de los puntos fuertes de MyRoot es que, aparte de ser muy preciso, es muy útil para el usuario final.

Para ello ha sido clave incluir a biólogos de plantas como Isabel en el proceso de desarrollo, teniendo en cuenta sus opiniones y necesidades”, explica Alejandro González.

Uno de los retos que debía salvar el nuevo software era el substituir a un investigador entrenado en diferenciar el tallo y la raíz de arabidopsis en pequeñas plántulas de pocos días crecidas in vitro, ya que en este estadio los dos tienen un aspecto muy similar.

Para ello, el equipo del CRAG y La Salle utilizó técnicas de machine learning, entrenando al algoritmo con plántulas con una variedad de mutaciones, edades, etc.

“Lo que hemos hecho es adiestrar al sistema exponiéndolo a muchas situaciones distintas” explica Xavier Sevillano.

“Gracias al uso de aprendizaje artificial en MyRoot, el software es muy preciso al medir raíces, y permite a sus usuarios utilizarlo con un grado de confianza muy elevado”, añade.

En el artículo publicado en The Plant Journal, el equipo del CRAG y de La Salle demuestra que utilizando MyRoot se obtienen los mismos resultados que con el análisis manual, pero invirtiendo la mitad de tiempo.

La comparación de MyRoot respecto a otros softwares disponibles apunta a que, por su facilidad de uso, precisión y tiempo invertido en las mediciones, MyRoot podría convertirse en una herramienta muy utilizada por los investigadores académicos.

MyRoot se puede descargar y ejecutar sin pagar ninguna licencia.

“Estamos muy satisfechos de los resultados obtenidos gracias a esta colaboración con el grupo de Xavier Sevillano de La Salle, y ya estamos pensando en ampliar el proyecto para llevarlo fuera del ámbito estrictamente académico”, explica Ana I. Caño-Delgado.

Y es que los investigadores ya están pensando en automatizar más este proceso mediante la construcción de un robot, que limite mucho la intervención del propio investigador y que permita analizar una gran cantidad de muestras en poco tiempo.

“Lo siguiente que queremos hacer es añadir hardware al software diseñado” menciona Caño-Delgado.

“Si además preparamos y ampliamos el software para ser utilizado con raíces de otras plantas, podrá ser una herramienta muy útil en el ámbito agrario”, concluye.

Fuente: Hipertextual