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FP7

MechanoSensoryTrees Risultato in breve

Project ID: 293604
Finanziato nell'ambito di: FP7-PEOPLE
Paese: Israele

Variazione dello sviluppo sensoriale da diversi movimenti

Un verme nematode, il Caenorhabditis elegans, ha un sistema di neuroni sensoriali simile a quello degli umani. Usando una nuova visione al computer e tecniche di modellazione, sono stati usati vermi nuotatori e striscianti per classificare la genetica e il comportamento alla base di diversi tipi di movimento e sviluppo.
Variazione dello sviluppo sensoriale da diversi movimenti
Tradizionalmente, la classificazione di diversi tipi di fenotipi di motilità del C. elegans si basava sullo studio delle mutazioni e l’annotazione manuale. Quando un’immagine è divisa in diversi segmenti, la pila di immagini che ne risulta si può usare per la ricostruzione in 3D per mezzo di algoritmi.

Il progetto MECHANOSENSORYTREES (Role of mechanosensory touch-based cues on arborization of neuronal dendritic trees), finanziato dall’UE, ha sviluppato nuovi protocolli e sistemi per analizzare in modo automatico video di vermi in movimento. Lo studio di come gli input sensoriali basati sul tatto determinino lo sviluppo di terminazioni nervose sensoriali, dendriti, è importante per molti settori, come la genetica comportamentale e la neuroscienza.

Il sistema di segmentazione automatica MECHANOSENSORYTREES che ne deriva associa intensità, consistenza e tempistica per fornire segmentazioni sofisticate usando un modello di campo aleatorio di Markov. I ricercatori hanno sviluppato anche un metodo statistico di visione computerizzata per segmentare le strutture dell’albero dendritico usando la microscopia confocale a scannerizzazione laser. I risultati hanno mostrato che il sistema supera le prestazioni dei metodi tradizionali di segmentazione e fornisce una descrizione dell’albero dendritico paragonabile a quella ottenuta con altri sistemi sofisticati.

È stato sviluppato anche un approccio completamente automatizzato per caratterizzare i fenotipi di C. elegans senza bisogno di definire caratteristiche specifiche del nematode. Basata sulla visione computerizzata scale-invariant feature transform, questa tecnica rappresenta una gamma di diversi movimenti di strisciamento fatti dal nematode confrontati con mutanti in forma di istogramma. L’algoritmo è riuscito a rilevare diversi ceppi e ha mostrato cluster con il pattern previsto sulla base di relazioni genetiche.

I risultati della ricerca sono apparsi in diverse riviste sottoposte a revisione paritaria come il Biophysical Journal e in presentazioni durante conferenze. Il progetto ha partecipato anche a simposi internazionali.

I difetti dello sviluppo neurale e della funzione meccanosensoriale possono contribuire alla sindrome di Down e all’autismo. Ci sono sempre più testimonianze che i segnali ambientali, insieme alla genetica della differenziazione neurale, determinino la morfologia definitiva degli alberi dendritici. Capire meglio lo sviluppo sensoriale potrebbe portare alla produzione di strategie di cura mirate.

Informazioni correlate

Keywords

Caenorhabditis elegans, modellazione, segmentazione automatica, albero dendritico, cure mirate
Numero di registrazione: 188298 / Ultimo aggiornamento: 2016-08-18
Dominio: Biologia, Medicina