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As marés vermelhas, causadas por Karenia brevis florações, são um problema recorrente na costa do Golfo do México. O organismo, Karenia Brevis, produz toxinas que podem causar mortandade de peixes, irritação respiratória em humanos e causar a morte de tartarugas marinhas, golfinhos, peixes-boi e pássaros.
A capacidade de detectar florescências de maré vermelha em todos os estágios da vida e concentrações de células é fundamental para aumentar as capacidades preditivas e desenvolver estratégias de mitigação em potencial para proteger a saúde pública e os recursos vitais.
Os métodos atuais usados para monitorar a maré vermelha, como identificação e enumeração microscópica, citometria de fluxo padrão, bem como outros, têm limitações. Algumas dessas limitações incluem restrições de resolução de tamanho e faixas de concentração, capacidade limitada de criação de perfil relacionada ao espaço e ao tempo, bem como processamento de pequenos volumes de amostras. Embora esses métodos sejam usados operacionalmente, há atrasos no relatório de dados e os custos de manutenção e pessoal podem ser caros.
Pesquisadores da Faculdade de Engenharia e Ciência da Computação da Florida Atlantic University e do Harbor Branch Oceanographic Institute desenvolveram o AUTOHOLO, um novo microscópio holográfico 3D autônomo, submersível e sistema de imagem, projetado para ser usado in situ (no local) para estudar partículas marinhas e plâncton em seu ambiente natural.
Seu estudo, publicado na revista Algas Nocivas, é o primeiro a utilizar a holografia para caracterizar a maré vermelha no campo e abrir novos caminhos para o monitoramento de proliferação de algas nocivas (HABs) e lidar com as limitações associadas aos métodos atuais usados para monitorar essas proliferação.
Usando o AUTOHOLO, pesquisadores da FAU em colaboração com a Universidade de Minnesota e o Fish and Wildlife Research Institute, Florida Fish and Wildlife Conservation Commission, realizaram medições de campo na costa do Golfo do México durante uma maré vermelha ativa durante a temporada de inverno de 2020-21 . Eles também coletaram amostras de água superficial e subterrânea durante esses estudos de campo. No laboratório, os pesquisadores analisaram essas amostras usando imagem holográfica de bancada e citometria de fluxo para validação.
Um conjunto de dados de treinamento de células de maré vermelha – criado usando imagens holográficas – foi usado para treinar uma rede neural convolucional existente (CNN) personalizada para classificação automatizada. Os pesquisadores também utilizaram um sistema de reboque personalizado projetado para ajudar o AUTOHOLO a registrar dados em grandes intervalos espaciais durante uma floração.
Em diversos conjuntos de dados com concentrações de maré vermelha em níveis variados, os pesquisadores mostraram 90% de precisão em seus resultados. Eles também demonstraram a utilidade de combinar o AUTOHOLO com o sistema de reboque para permitir a caracterização da abundância de partículas em grandes distâncias espaciais, facilitando potencialmente a rápida caracterização das distribuições de marés vermelhas em grandes áreas durante eventos de floração.
“A rede neural convolucional usada nas imagens processadas facilitou a rápida detecção e análise de Karenia brevis em todas as faixas de concentração. Isso confirma a capacidade de detecção quase em tempo real se integrarmos o processamento de dados a bordo do AUTOHOLO, que seria o próximo passo”, disse Aditya R. Nayak, Ph.D., autora correspondente e professora assistente do Departamento de Oceano da FAU e Engenharia Mecânica “Como os tamanhos típicos das células da maré vermelha estão bem dentro da faixa de resolução do instrumento, todas as fases de floração podem ser monitoradas e rastreadas, incluindo o desenvolvimento inicial da floração, que é cada vez mais importante para fortalecer a previsão e o desenvolvimento e modelagem da floração.”
Como o AUTOHOLO captura partículas em abundâncias amplamente variáveis, mesmo em concentrações extremamente baixas (cerca de 5 partículas/mL) e detecta células em baixas concentrações (menos de 5 células/mL), ele tem a capacidade de monitorar as fases iniciais de floração da maré vermelha, o que pode não ser possível com outros métodos, como sensoriamento remoto.
“Florescimentos de maré vermelha podem ocupar profundidades variadas na coluna de água, e amostragem de ponto único focada na superfície ou amostragem em profundidades discretas limitadas pode subamostrar ou perder qualquer população agregada em uma profundidade”, disse Malcolm McFarland, Ph.D., co- autor e pesquisador do FAU Harbor Branch Florida Center for Coastal and Human Health. “No futuro, o AUTOHOLO poderá ser integrado às redes de monitoramento HAB existentes para aumentar a capacidade de detectar a maré vermelha em ambientes aquáticos em todo o mundo.”
O primeiro autor do estudo é Ranjoy Barua, Ph.D.; recém-formado pela Faculdade de Engenharia e Ciência da Computação da FAU. Os co-autores são Delaney Sanborn, pesquisador de doutorado na Universidade de Minnesota; Lisa Nyman, Ph.D., ex-bolsista de pós-doutorado da FAU Harbor Branch; Timothy Moore, Ph.D., pesquisador da FAU Harbor Branch; Jiarong Hong, Ph.D., professor de engenharia mecânica da Universidade de Minnesota; e Matt Garrett, cientista pesquisador associado da Florida Fish and Wildlife Conservation Commission.
“Todas as praias e condados da costa do Golfo do centro e sudoeste da Flórida foram afetados por surtos de maré vermelha, resultando em efeitos devastadores na vida marinha, além de impactar a saúde humana”, disse Stella Batalama, Ph.D., reitora da Faculdade de Engenharia da FAU e Ciência da Computação. “Nossos pesquisadores projetaram o AUTOHOLO para ser versátil o suficiente para superar os desafios associados a volumes de amostra pequenos ou fixos, bem como ambientes que são visualmente complexos para serem usados como um sistema de alerta para a maré vermelha”.
A Florida Fish and Wildlife Conservation Commission financiou o estudo, incluindo todo o esforço de campo e o desenvolvimento do sistema de reboque. Os pesquisadores usaram financiamento do programa National Science Foundation Ocean Technology and Interdisciplinary Coordination (OTIC) para desenvolver o AUTOHOLO.
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