Un nuevo avance en el campo de la microscopía se ha presentado con la última versión de Cellpose, una herramienta que permite mapear los límites de diversas células en imágenes microscópicas. Esta nueva iteración, denominada Cellpose3, ha sido diseñada para funcionar eficazmente incluso en imágenes que presentan distorsiones, ruido o blurriness, facilitando así la identificación de los límites celulares.
La dificultad de segmentar células individuales en imágenes microscópicas distorsionadas ha sido un desafío persistente en la investigación científica. Métodos previos, incluidos los modelos anteriores de Cellpose, enfrentaban problemas al intentar reconocer las fronteras celulares afectadas por ruido o mala calidad de imagen. Los investigadores Carsen Stringer y Marius Pachitariu, del Janelia Research Campus, buscaron abordar esta limitación al desarrollar Cellpose3, que no se centra en mejorar la calidad de las imágenes distorsionadas, sino en optimizar la segmentación de las mismas.
Innovaciones en el Algoritmo
El algoritmo de restauración de Cellpose3, al ser aplicado a imágenes distorsionadas, genera imágenes nítidas que pueden ser segmentadas con facilidad mediante el algoritmo de segmentación original de Cellpose. Este enfoque innovador permite a los investigadores trabajar con una gran variedad de datos, ya que Cellpose3 ha sido entrenado con una amplia colección de imágenes, garantizando su eficacia en diferentes condiciones de imagen.
La facilidad de uso también se ha mejorado considerablemente; ahora, los usuarios pueden aplicar este método de restauración con un simple clic en la aplicación Cellpose, haciendo que esta tecnología esté más accesible para una amplia gama de investigadores.
Este avance se encuentra documentado en la revista Nature Methods, donde se detalla el impacto que Cellpose3 puede tener en la investigación celular, facilitando un análisis más preciso y eficiente de las muestras biológicas. A medida que la comunidad científica continúa enfrentando retos en la obtención de imágenes de calidad, herramientas como Cellpose3 representan un paso significativo hacia la mejora en la segmentación celular y, por ende, en la comprensión de procesos biológicos fundamentales.
Más información: Carsen Stringer et al, Cellpose3: one-click image restoration for improved cellular segmentation, Nature Methods (2025). DOI: 10.1038/s41592-025-02595-5
Proporcionado por Howard Hughes Medical Institute
