Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Data ScienceNos últimos anos, a aprendizagem profunda tem se tornado cada vez mais bem-sucedida
quando aplicada para lidar com diferentes questões em diversos campos. Na análise de
bioimagem, tem sido usada para extrair informações significativas de imagens microscópicas,
onde aplicamos aprendizagem profunda a dados de microscopia de light-sheet para
compreender o desenvolvimento inicial do sistema nervoso. Atualmente, sabe-se que o
cérebro é responsável pela maioria de nossas ações voluntárias e involuntárias e que regula os
processos fisiológicos em todo o corpo. No entanto, as barreiras técnicas deixaram muitas
questões em aberto em relação ao desenvolvimento e função dos circuitos neuronais.
Imagiologia provou ser uma técnica poderosa para responder a essas perguntas, embora as
dificuldades em segmentar e rastrear neurônios individuais tenham retardado o progresso.
Danionella translucida foi recentemente introduzida como um poderoso organismo modelo
para estudos neurocientíficos devido a ter o menor cérebro de vertebrado conhecido e não
desenvolver um crânio completo na idade adulta, tornando-a facilmente acessível para
estudos de imagem. No entanto, o surgimento da atividade neural e subsequente montagem
de circuitos neurais no desenvolvimento inicial do embrião não foi ainda caracterizado.
Esta dissertação pretende fornecer uma descrição inicial de todo o processo de resolução
celular, utilizando técnicas avançadas de microscopia e um método de inteligência artificial
para segmentar e analisar os dados. Usamos microscopia de fluorescência de light-sheet para
obter imagens do início e da coordenação da atividade neuronal da medula espinhal da
Danionella translucida com alta resolução temporal e por longos períodos de tempo. Além
disso, analisamos os dados com um algoritmo baseado em aprendizagem profunda para
detetar, segmentar e rastrear no espaço e no tempo o sinal de cada neurônio.
Focamos nossa análise nos picos de intensidade do sinal, ou seja, no momento em que os
neurónios estavam a disparar, e encontramos mais atividade na região inferior do embrião,
sugerindo uma correspondência com a extensão da cauda.
Este trabalho demonstra que a combinação de métodos utilizados foi capaz de gerar imagens e
analisar os dados com sucesso. Abre as possibilidades para um estudo mais aprofundado da
rede neuronal da Danionella translucida, e para estudar sinais de imagens aglomeradas com
resolução de célula única que, de outra forma, seriam muito complexas para serem analisadas
