Umělá inteligence pro přesné a škálovatelné sledování buněk Sledování jednotlivých buněk v průběhu času je jednou z nejtěžších výpočetních výzev v biologii. Buňky se dělí, migrují a mění tvar, a dokonce i s výkonnými mikroskopy se může úkol rekonstruovat rodokmen zdát jako skládání skládačky, kde se dílky neustále posouvají. Po celá desetiletí se velká část této práce spoléhala na heuristiky nebo ad-hoc pravidla, což ztěžovalo reprodukovatelnost a ztěžovalo porovnávání výsledků napříč laboratořemi. Dvě nedávné studie ukazují, jak umělá inteligence a moderní výpočty transformují tuto oblast. V OrganoidTracker 2.0 Betjes a spoluautoři představují pravděpodobnostní rámec, který kvantifikuje nejistotu v přiřazení rodokmenu. Namísto pouhého výstupu "nejlepšího odhadu" metoda připojuje úrovně spolehlivosti, což výzkumníkům umožňuje identifikovat nejednoznačné případy a zajistit přísnější následné analýzy. Paralelně Bragantini a spoluautoři představují Ultrack, nástroj navržený pro škálovatelnost a dostupnost. Integrací pokročilých optimalizačních a grafových algoritmů do široce používaných platforem umožňuje Ultrack efektivně zpracovávat rozsáhlé obrazové datové sady a zároveň snižuje překážky pro přijetí. Společně tyto pokroky znamenají posun ve sledování buněk: od křehké heuristiky ke statisticky podloženým, škálovatelným a široce použitelným nástrojům. Ukazují, jak umělá inteligence nejen automatizuje úkol, ale také jej přetváří z hlediska reprodukovatelnosti, nejistoty a integrace se skutečnými experimentálními pracovními postupy. Papíry: &