APEER

APEER, ahora integrado en el ecosistema de arivis Cloud, es una plataforma revolucionaria diseñada para hacer que el análisis de imágenes avanzado e impulsado por IA sea accesible para la comunidad científica, particularmente en las ciencias de la vida, la biología y la biotecnotecnología. Aborda el cuello de botella crítico del análisis manual de imágenes en la investigación, que a menudo consume mucho tiempo, es subjetivo y difícil de escalar. Al proporcionar un entorno intuitivo basado en la nube, APEER permite a los investigadores automatizar tareas de análisis complejas, transformando imágenes de microscopía en bruto en datos cuantitativos y reproducibles sin requerir ninguna experiencia en programación.

La plataforma se basa en algoritmos de aprendizaje profundo de última generación, lo que permite a los usuarios abordar problemas de segmentación desafiantes que son difíciles o imposibles con los métodos tradicionales. Ya sea identificando células individuales en un cultivo denso, contando sinapsis en imágenes neuronales o cuantificando puncta en estudios de autofagia, APEER proporciona las herramientas para construir y desplegar modelos de IA personalizados y adaptados a las necesidades específicas de la investigación.

Cómo usar APEER

APEER está diseñado con un flujo de trabajo guiado y fácil de usar que simplifica el proceso de creación y aplicación de modelos de IA sofisticados. El proceso típico implica varios pasos sencillos:

1. Subir Datos: Los usuarios comienzan subiendo de forma segura sus imágenes de microscopía a la plataforma en la nube. El sistema admite varios formatos de imagen comunes utilizados en la investigación científica.
2. Anotar: Para entrenar un modelo personalizado, el usuario necesita enseñar a la IA qué buscar. Esto se hace a través de una interfaz de anotación intuitiva, donde el usuario simplemente delinea o marca algunos ejemplos representativos de los objetos de interés (por ejemplo, células, núcleos, sinapsis).
3. Entrenar el Modelo: Con las anotaciones proporcionadas, el usuario puede iniciar el proceso de entrenamiento del modelo con un solo clic. La potente infraestructura en la nube de APEER se encarga de todos los cálculos complejos, entrenando un modelo de aprendizaje profundo (para segmentación semántica o de instancia) basado en los ejemplos proporcionados.
4. Aplicar y Automatizar: Una vez que el modelo está entrenado y validado, se puede aplicar para analizar grandes lotes de imágenes automáticamente. Esto crea un flujo de trabajo estandarizado y reproducible que puede procesar miles de imágenes, ahorrando cientos de horas de trabajo manual.
5. Revisar y Exportar: La plataforma proporciona herramientas para revisar los resultados del análisis. Los datos cuantitativos, como el recuento de objetos, tamaños e intensidades, se pueden exportar fácilmente para un análisis estadístico posterior y su publicación.

Características principales de APEER

• Segmentación Impulsada por IA: Utiliza aprendizaje profundo avanzado tanto para la segmentación semántica (clasificación a nivel de píxel) como de instancia (detección y separación de objetos).
• Entrenamiento de Modelos de IA sin Código: Un flujo de trabajo intuitivo y guiado permite a los investigadores sin formación en ciencias de la computación entrenar sus propios modelos de IA personalizados.
• Plataforma Basada en la Nube: Elimina la necesidad de costoso hardware local. Proporciona almacenamiento seguro de datos, potentes capacidades de procesamiento y accesibilidad desde cualquier lugar.
• Flujos de Trabajo Automatizados: Permite la creación de pipelines de análisis de extremo a extremo para procesar grandes conjuntos de datos con alto rendimiento y consistencia.
• Reproducibilidad: Asegura que el análisis sea objetivo y comparable entre diferentes usuarios, equipos y experimentos, mejorando la fiabilidad de los hallazgos de la investigación.
• Colaboración: Como plataforma en la nube, facilita el intercambio de datos, modelos y flujos de trabajo entre los miembros del equipo y los colaboradores.

Casos de uso para APEER

APEER es versátil y se puede aplicar a una amplia gama de aplicaciones de imágenes biológicas:

• Neurociencia: Automatización del tedioso proceso de contar sinapsis en imágenes de neuronas, permitiendo a los investigadores estudiar la conectividad neuronal a gran escala.
• Biología Celular: Análisis de procesos celulares como la autofagia mediante la detección y cuantificación automática de puncta, como lo demostraron los investigadores de JNCASR.
• Oncología: Segmentación y recuento de células cancerosas en muestras de tejido para evaluar la morfología del tumor o la eficacia de los tratamientos.
• Descubrimiento de Fármacos: Cribado de alto rendimiento de compuestos mediante el análisis automático de sus efectos en cultivos celulares a partir de miles de imágenes.

Ventajas de APEER

La plataforma ofrece ventajas significativas sobre los métodos de análisis manuales o tradicionales. Los usuarios informan de un ahorro de cientos de horas, lo que les permite cambiar el enfoque del conteo tedioso a preguntas científicas de mayor nivel. Aumenta drásticamente el rendimiento, permitiendo el análisis de miles de células por día en lugar de solo unas pocas docenas. Además, elimina el sesgo subjetivo inherente al análisis manual, lo que conduce a datos altamente reproducibles y fiables. Al democratizar el acceso al aprendizaje profundo, APEER capacita a cualquier biólogo o investigador para realizar análisis de imágenes de vanguardia.

Precios y planes

APEER (como parte de arivis Cloud) ofrece una prueba gratuita para que los nuevos usuarios exploren las capacidades de la plataforma. Para el uso continuado y el acceso a todas las funciones, opera en un modelo basado en suscripción. Los detalles de precios específicos se proporcionan generalmente bajo petición para satisfacer las diversas necesidades de los laboratorios académicos, instituciones de investigación y empresas de biotecnología. Se anima a los usuarios interesados a ponerse en contacto con su equipo de ventas para obtener un presupuesto personalizado.