DESCUBRIENDO EL BIOIMAGE.IO CHATBOT: TU ASISTENTE DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA TRABAJAR CON BIOIMÁGENES

En el mundo de la investigación biomédica, las imágenes microscópicas son una fuente de información fundamental. Cada día generamos imágenes de células, tejidos y organismos completos para avanzar en nuestras investigaciones. Sin embargo, analizar estas imágenes de forma precisa puede ser una tarea compleja y muy técnica. Aquí es donde entra en juego el BioImage.IO Chatbot.

¿Qué es el BioImage.IO Chatbot?

El BioImage.IO Chatbot es una herramienta basada en inteligencia artificial diseñada para ayudar a los usuarios en el campo de la bioimagen computacional. Es una especie de «asistente virtual» que permite a investigadores, estudiantes o cualquier persona interesada interactuar con modelos de aprendizaje automático sin necesidad de saber programar.

Desarrollado como parte del ecosistema de BioImage.IO (una plataforma abierta para compartir modelos de deep learning en bioimagen), este chatbot permite al usuario hacer preguntas o pedir ayuda para procesar imágenes, explorar modelos disponibles o entender cómo aplicar uno a sus propios datos. Gracias a la utilización de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) y a la información del perfil del usuario (como nombre, ocupación y experiencia), puede ofrecer respuestas relevantes y personalizadas.

Estas son algunas de las tareas que el BioImage.IO Chatbot te puede ayudar a realizar:

Asistencia para la resolución de problemas:

Diagnóstico de errores: Si un usuario está teniendo problemas con un script de ImageJ, un flujo de trabajo de análisis en ImJoy, o incluso un modelo de deep learning en deepImageJ, el chatbot puede analizar los mensajes de error y sugerir soluciones. Por ejemplo, podría decir: «El error ‘out of memory’ sugiere que estás procesando una imagen demasiado grande. Intenta reducir el tamaño de la imagen o asigna más RAM a ImageJ.»
Optimización de parámetros: Un usuario podría preguntar: «¿Qué parámetros debo usar para segmentar núcleos en estas imágenes de DAPI?» El chatbot, basándose en su conocimiento y quizás en ejemplos previos, podría recomendar un algoritmo (por ejemplo, Otsu, Bernsen) y sugerir rangos de valores para umbrales, tamaños de filtro, etc.
Recomendación de herramientas y flujos de trabajo: Si un investigador necesita realizar una tarea específica, como cuantificar la intensidad de proteínas en diferentes compartimentos celulares, el chatbot podría recomendar una serie de pasos: «Para eso, podrías usar ImageJ. Primero, normaliza tus imágenes, luego segmenta los compartimentos usando el plugin X, y finalmente mide la intensidad media en cada uno con la función Y.»

Generación y ejecución de código:

Scripts de ImageJ (Macro): Un usuario podría pedir: «Genera un script de ImageJ para abrir una carpeta de imágenes TIFF, convertirlas a 8 bits y guardarlas como PNG.» El chatbot podría generar el código de macro de ImageJ directamente.
Scripts de Python (con librerías de bioimagen): Si se le solicita, el chatbot podría generar fragmentos de código Python utilizando librerías populares como scikit-image, NumPy, o OpenCV para tareas como el preprocesamiento de imágenes, la detección de características o la segmentación. Incluso podría sugerir cómo integrar un modelo de bioimage.IO en un script Python.
Ejecución remota: La capacidad de «ejecutar código» es clave. Esto significa que el chatbot no solo te da el código, sino que también puede tener la capacidad de ejecutarlo en un entorno de computación, ya sea localmente o en la nube, y mostrarte los resultados (por ejemplo, la imagen procesada o los datos resultantes).

Interacción con equipos de laboratorio (a través de extensiones):

Control de microscopios: Esta es una de las capacidades más avanzadas y prometedoras. Imagina poder decirle al chatbot: «Toma una imagen de fluorescencia en el canal GFP con una exposición de 500 ms» y que el chatbot, a través de una extensión y un software de control del microscopio, ejecute esa acción.
Automatización de experimentos: Podría ayudar a programar secuencias de adquisición de imágenes, por ejemplo, «Adquiere una serie de imágenes en el tiempo cada 5 minutos durante 2 horas en las posiciones X, Y y Z del pocillo 1.»

Búsqueda y recuperación de información contextual:

Modelos de bioimage.IO: Si un usuario está buscando un modelo de deep learning preentrenado para una tarea específica (por ejemplo, segmentación de núcleos de células madre), el chatbot puede buscar en el catálogo de bioimage.IO, identificar modelos relevantes, proporcionar enlaces, y quizás incluso explicar cómo usarlos.
Documentación de herramientas: Un investigador podría preguntar: «¿Cómo puedo usar el plugin ‘XYZ’ en ImageJ?» El chatbot buscaría en la documentación de ImageJ.net y proporcionaría instrucciones detalladas o enlaces a tutoriales.

Personalización y aprendizaje:

Adaptación al usuario: El chatbot aprende del perfil del usuario (su nivel de experiencia, sus intereses de investigación) y de las interacciones previas. Esto significa que las respuestas se vuelven más relevantes con el tiempo. Si un usuario es un biólogo sin experiencia en programación, el chatbot ofrecerá soluciones más visuales o basadas en interfaces gráficas. Si es un programador, le proporcionará más código y detalles técnicos.
Mejora continua: Al ser un proyecto de investigación y desarrollo, el chatbot está diseñado para aprender de las interacciones de los usuarios y ser continuamente mejorado por la comunidad. Esto significa que sus capacidades se expandirán con el tiempo a medida que se agreguen más datos, extensiones y se refinen los modelos subyacentes.

Para todo ello, existen distintos tipos de asistentes que se pueden usar según el tipo de tarea que se quiera llevar a cabo:

Melman: Un asistente especializado en la búsqueda de herramientas de análisis de bioimágenes, incluyendo el BioImage Model Zoo, el BioImage Archive, biii.eu y otros, para proporcionar un soporte integral.
Nina: Tu tutora para aprender sobre el análisis de bioimágenes e IA. Nina es la guía perfecta, ofreciendo explicaciones detalladas y apoyo a lo largo de tu viaje de aprendizaje.
Bridget: Ofrece herramientas para analizar tus imágenes directamente o te ayuda a construir una pipeline de Python para tareas avanzadas de procesamiento de imágenes.
Skyler: Facilita la integración de herramientas y flujos de trabajo para el manejo y análisis de bioimágenes, haciendo más fácil aplicar técnicas de análisis avanzadas en tu investigación.

A continuación puedes ver un ejemplo en el que se le pide a Skyler que genere una macro de ImageJ para guardar las imágenes que haya abiertas:

No siempre lo hace bien a la primera:

Lo único que tienes que hacer para utilizarlo es entrar en su página web y registrarte. Se recomienda que rellenes tu información (nombre, ocupación experiencia con bioimágenes, etc.) para ayudar al chatbot a comprender mejor tus necesidades y nivel de conocimiento y que te pueda ofrecer respuestas más personalizadas.

También hay una versión accesible directamente desde chatGPT. Por defecto, el asistente que sale es Melman, pero puedes preguntar a los demás poniendo una arroba antes de su nombre (p.ej.: @Skyler, can you write an imageJ macro to save and close all opened images?)

En resumen, el BioImage.IO Chatbot es una herramienta innovadora que busca transformar la forma en que los biólogos, analistas de bioimágenes y desarrolladores interactúan con las herramientas y datos de bioimagen, haciendo que el análisis de imágenes complejas sea más sencillo y accesible.

¡Os animo a que lo probéis!

BIBLIOGRAFÍA

Lei, W., Fuster-Barceló, C., Reder, G. et al. BioImage.IO Chatbot: a community-driven AI assistant for integrative computational bioimaging. Nat Methods 21, 1368–1370 (2024). https://doi.org/10.1038/s41592-024-02370-y

https://github.com/bioimage-io/bioimageio-chatbot