Método de seguimiento revolucionario desata el poder de la IA para monitorizar el comportamiento animal

En un desarrollo innovador, los científicos han presentado un método de seguimiento de movimientos no invasivo de última generación conocido como GlowTrack. Esta técnica innovadora utiliza marcadores de tinte fluorescente para entrenar sistemas de inteligencia artificial (IA) para capturar las complejidades del movimiento, desde el dígito de un solo ratón hasta la complejidad de la mano humana. Las implicaciones de GlowTrack se extienden a diversos campos, incluyendo biología, robótica, medicina y más. El movimiento sirve como una ventana para entender cómo funciona el cerebro y controla el cuerpo, haciendo que esta tecnología revolucionaria sea invaluable.

La evolución del seguimiento de movimientos

El viaje de seguimiento del movimiento humano y animal ha evolucionado significativamente, pasando de las observaciones manuales con libreta y bolígrafo a los métodos modernos basados en IA. Las técnicas de vanguardia actuales aprovechan la inteligencia artificial para monitorizar automáticamente el movimiento de varias partes del cuerpo. Sin embargo, estos métodos aún implican procesos intensivos en tiempo, que requieren que los investigadores marquen manualmente cada parte del cuerpo de cientos a miles de veces.

El profesor asociado Eiman Azim y su equipo han desarrollado GlowTrack, un método de seguimiento de movimientos no invasivo que aprovecha los marcadores de tinte fluorescente para entrenar sistemas de IA. Lo que distingue a GlowTrack es su robustez, eficiencia y capacidades de alta definición. Puede rastrear un solo dígito en la pata de un ratón con precisión o monitorizar cientos de puntos de referencia en una mano humana. Esta técnica revolucionaria, detallada en una publicación reciente en Nature Communications (26 de septiembre de 2023), tiene el potencial de revolucionar múltiples campos, desde la biología y la robótica hasta la medicina y más.

Eiman Azim, autor principal del estudio y titular de la Cátedra de Desarrollo William Scandling, comentó: “En los últimos años, ha habido una revolución en el seguimiento del comportamiento ya que herramientas poderosas de inteligencia artificial han sido introducidas en el laboratorio. Nuestro enfoque hace que estas herramientas sean más versátiles, mejorando las formas en que capturamos diversos movimientos en el laboratorio. Una mejor cuantificación del movimiento nos da una mejor comprensión de cómo el cerebro controla el comportamiento y podría ayudar en el estudio de trastornos del movimiento como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) y la enfermedad de Parkinson.”

Superando limitaciones: el poder de los marcadores de tinte fluorescente

Los métodos convencionales para el seguimiento del movimiento animal implican el marcado manual y repetitivo de partes del cuerpo en una pantalla de computadora, un proceso que consume tiempo, propenso a errores humanos y limitado por restricciones de tiempo. La anotación humana restringe estos métodos a entornos de prueba estrechos, ya que los modelos de IA se especializan según los limitados datos de entrenamiento que reciben. Cualquier cambio en factores como la iluminación, la orientación del cuerpo, el ángulo de la cámara u otras variables hace que el modelo sea incapaz de reconocer la parte del cuerpo rastreada.

Para abordar estas limitaciones, los investigadores recurrieron a marcadores de tinte fluorescente para etiquetar partes de animales o cuerpos humanos. Estos marcadores “invisibles”, cuando se emplean, generan datos visualmente diversos rápidamente, eliminando la necesidad de anotación humana. Una vez alimentados con estos datos robustos, los modelos de IA pueden rastrear movimientos a través de una gama más amplia de entornos y lograr un nivel de resolución que sería extremadamente difícil de alcanzar mediante el etiquetado humano manual.

Fomentar la colaboración y la reproducibilidad

La introducción de GlowTrack allana el camino para comparaciones simplificadas de datos de movimiento entre varios estudios, ya que diferentes laboratorios pueden emplear los mismos modelos para rastrear el movimiento del cuerpo en diversas situaciones. Eiman Azim enfatizó la importancia de la comparación y la reproducibilidad en el descubrimiento científico. “Los marcadores de tinte fluorescente fueron la solución perfecta”, declaró Daniel Butler, autor principal del estudio y analista de bioinformática de Salk. Comparó estos marcadores con “tinta invisible en un billete de dólar que se ilumina solo cuando quieres que lo haga, permitiéndonos generar una cantidad masiva de datos de entrenamiento.”

Posibilidades y colaboraciones futuras 

En el futuro, el equipo de investigación prevé apoyar una amplia gama de aplicaciones para GlowTrack. Tienen como objetivo combinar sus capacidades con otras herramientas de seguimiento que puedan reconstruir movimientos en tres dimensiones. Además, planean explorar enfoques analíticos para descubrir patrones dentro de los extensos conjuntos de datos de movimiento generados por este método revolucionario.

Eiman Azim expresó su entusiasmo sobre el impacto potencial de su enfoque, afirmando: «Nuestro enfoque puede beneficiar a una amplia gama de campos que necesitan herramientas más sensibles, confiables y completas para capturar y cuantificar el movimiento. Estoy ansioso por ver cómo otros científicos y no científicos adoptan estos métodos y qué aplicaciones únicas e imprevistas podrían surgir».

Agradecimientos y apoyo

La investigación fue posible gracias al apoyo de diversas entidades, incluido el Programa de Formación CMG de UC San Diego, una Beca de la Fundación Jesse y Caryl Philips, los Institutos Nacionales de Salud (R00NS088193, DP2NS105555, R01NS111479, RF1NS128898 y U19NS112959), el Programa Searle Scholars, Pew Charitable Trusts y la Fundación McKnight. 

Con la aparición de GlowTrack, la comunidad científica y más allá aguardan con ansias el potencial transformador que esta tecnología ofrece para comprender y aprovechar el poder del movimiento en diversos campos.