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# Using Artificial Intelligence to study ovarian development in model fish

Violette Thermes

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## To cite this version:

Violette Thermes. Using Artificial Intelligence to study ovarian development in model fish. ITMO BCDE, May 2024, Paris, France. hal-04745239

HAL Id: hal-04745239

https://hal.inrae.fr/hal-04745239v1

Submitted on 20 Oct 2024

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# Colloque ITMO BCDE – 15/05/2024 - Paris

## Violette Thermes, LPGP INRAE RENNES

### Utilisation de l'Intelligence Artificielle pour étudier le développement ovarien chez les poissons modèles

L'étude du développement des organes requiert le plus souvent une étape de quantification des structures biologiques d'intérêt, incluant des mesures de taille et de nombre. Les ovaires sont formés de structures anatomiques (les follicules) au sein desquelles se forment les gamètes femelles (les ovocytes). Chez les poissons, ces structures dont le diamètre varie de 20 µm à plus de 1000 µm, ont la particularité d'être en permanent renouvellement à l'âge adulte.

Depuis longtemps, les biologistes s'appliquent à décrypter la dynamique de croissance de ces structures mais, malgré les récents progrès en imagerie tridimensionnelle (3D), l'accès aux contenus cellulaires totaux des ovaires restait limité en raison de l'absence de méthodes performantes d'analyse des images de microscopie, en particulier des images 3D. L'émergence, il y a quelques années, de l'Intelligence Artificielle pour l'analyse d'image a permis de résoudre ce verrou technologique. Nous avons utilisé des algorithmes open-source de Deep Learning accessibles aux biologistes, qui permettent de simplifier l'étape de segmentation et de surmonter les biais méthodologiques des approches stéréologiques classiques en 2D. Ces approches ont permis d'obtenir des données quantitatives d'une précision inédite sur les différentes populations ovocytaires chez le Médaka et à différents stades de développement en conditions normale et perturbée. L'ensemble de ces données permet aujourd'hui de mieux comprendre la dynamique de croissance asynchrone des ovocytes et de décrypter le rôle d'acteurs moléculaires dans le déterminisme de la fécondité. Aujourd'hui, l'explosion du nombre d'outils d'IA mis à disposition pour l'analyse d'images 2D et 3D, laisse espérer de nouvelles perspectives pour l'étude du développement ovarien chez les poissons jusque-là inaccessibles.

### Using Artificial Intelligence to study ovarian development in model fish

The study of organ development most often requires a step of quantification of the biological structures of interest, including measurements of size and number. The ovaries are made up of anatomical structures (follicles) within which female gametes (oocytes) are formed. In fish, these structures, whose diameter varies from 20 µm to more than 1000 µm, have the particularity of being constantly renewed during adulthood.

For a long time, biologists have been working to decipher the growth dynamics of these structures but, despite recent progress in three-dimensional (3D) imaging, access to the total cellular contents of the ovaries remained limited due to the absence of efficient methods for analyzing microscopy images, particularly 3D images. The emergence, a few years ago, of Artificial Intelligence for image analysis made it possible to resolve this technological obstacle. We used open-source Deep Learning algorithms accessible to biologists, which simplifies the segmentation step and overcomes the methodological biases of classic 2D stereological approaches. These approaches provided us with quantitative data of unprecedented precision on the different oocyte populations in the Medaka, at different stages of development in normal and disturbed conditions. All of these data now allow us to better understand the dynamics of asynchronous growth of oocytes and to decipher the role of molecular players in determining fecundity. Nowadays, the explosion in the number of AI tools made available for the analysis of 2D and 3D images gives hope for new perspectives for the study of ovarian development in fish.