Phasorpy: un nuevo software abierto para el análisis de imágenes espectrales y tiempo de vida por gráficos de fasores

Introducción

La microscopía de tiempo de vida de fluorescencia (FLIM) y la imagenología hiperespectral (HSI) se han convertido en herramientas fundamentales en la ciencia biomédica. La combinación de la imagenología tradicional con la espectroscopia abre la posibilidad de acceder a información previamente inaccesible. La integración de estas técnicas con gráficos de fasores está revolucionando el análisis de datos al ofrecer una interpretación sin necesidad de modelos previos, a diferencia de métodos clásicos como la deconvolución o el ajuste de curvas. Las aplicaciones de estas incluyen el análisis del metabolismo celular mediante autofluorescencia tisular, la transcriptómica a través de la multiplexación de dimensiones (HSI+FLIM), la actividad enzimática o las interacciones moleculares mediante experimentos de FRET, entre muchas otras. A pesar del enorme potencial, existen pocas herramientas de software libre y accesible para el análisis de datos FLIM y HSI utilizando gráficos de fasores. La mayoría de las soluciones disponibles provienen de empresas y ofrecen funcionalidades limitadas. En la Unidad de Bioimagenología Avanzada (UBA), lideramos el desarrollo de una biblioteca de código abierto basada en Python, llamada 'PhasorPy', que busca democratizar y expandir el uso de los gráficos de fasores para la imagenología espectral y de tiempo de vida. Desarrollar un código abierto presenta varias ventajas, como la sostenibilidad a largo plazo y la generación de una comunidad colaborativa entre usuarios de espectroscopía y microscopía.

Documentación

En el sitio web oficial de PhasorPy se encuentra detallada toda la información relacionada a la librería:

• Manual de herramientas: Explicaciones detalladas de cómo usar todas las herramientas (funciones, clases, etc.) que vienen incluidas en la librería (código QR)

Tutoriales: Guías paso a paso que te enseñan a utilizar sus herramientas de manera práctica, ayudando a comprender cómo resolver problemas reales utilizando la librería (código QR)

Guía de contribución: Documento que detalla cómo colaborar en el desarrollo y mejora de esa librería, siguiendo los estándares de código y los procesos de revisión que se llevan a cabo para garantizar la calidad del código (código QR)

Funcionalidades

Actualmente, gran parte de las funcionalidades previstas en PhasorPy están disponibles para su uso:

• Lectura de formatos comúnmente utilizados en microscopía (.lsm, .ifli, .sdt, .ptu, .fbd, .flif, .ref, .r64, .b64, .z64, .bhz, .bh)
• Cálculo de las coordenadas de fasores a partir de señales de FLIM y HSI
• Generación de gráfico de fasores en diferentes modalidades
• Calibración de múltiples harmónicos en simultáneo de imágenes de FLIM
• Filtrado y umbralización
• Selección de regiones de interés (cursores) y segmentación de imágenes
• Cálculo de fracciones de componentes
• Análisis FRET

Ejemplos de gráficos realizados con la librería PhasorPy donde se procesaron datos de FLIM (A y B) y HSI (C y D). A: análisis de tres componentes en el gráfico de fasores. B: análisis de FRET a partir de datos de FLIM. C: selección de regiones de interés en el gráfico de fasores. D: imagen promedio hiperespectral coloreada artificialmente según las regiones de interés seleccionadas en (C).

Conclusiones

PhasorPy ha demostrado su capacidad para agilizar el análisis de datos FLIM y HSI mediante la implementación eficiente de transformaciones de fasores. Al optimizar funciones clave, como la transformación de fasores, PhasorPy ofrece ventajas computacionales sustanciales en comparación con métodos tradicionales. El diseño modular de la biblioteca permite una fácil integración en flujos de trabajo existentes de análisis de imágenes y proporciona una base sólida para futuros desarrollos. El potencial de combinar PhasorPy con otras técnicas de imagen, como la resonancia magnética nuclear, y algoritmos de inteligencia artificial ofrecen oportunidades prometedoras para explorar procesos biológicos complejos. Si bien la versión actual de PhasorPy ofrece un amplio conjunto de herramientas, el desarrollo continuo se centrará en incorporar funciones avanzadas como el análisis ciego de componentes y el análisis combinado HSI-FLIM, entre otros, para mejorar aún más sus capacidades.

Agradecimientos
(Logos: Chan Zuckerberg Initiative, ANII, Pasteur Network, Exposome Grant, CSIC, PEDECIBA)

Información de contacto
bpannunzio@pasteur.edu.uy