AI voor rigoureuze en schaalbare celtracking Het volgen van individuele cellen in de tijd is een van de moeilijkste computationele uitdagingen in de biologie. Cellen delen, migreren en veranderen van vorm, en zelfs met krachtige microscopen kan de taak om afstammingen te reconstrueren aanvoelen als het in elkaar zetten van een puzzel waarbij de stukken voortdurend verschuiven. Decennialang was veel van dit werk afhankelijk van heuristieken of ad-hoc regels, wat de reproduceerbaarheid moeilijk maakte en de resultaten lastig te vergelijken tussen laboratoria. Twee recente artikelen tonen aan hoe AI en moderne computation deze sector transformeren. In OrganoidTracker 2.0 introduceren Betjes en co-auteurs een probabilistisch kader dat de onzekerheid in afstammingstoewijzingen kwantificeert. In plaats van simpelweg een "beste gok" te geven, hecht de methode vertrouwensniveaus, waardoor onderzoekers ambiguïteit kunnen identificeren en zorgen voor rigoureuzere downstream analyses. Parallel presenteren Bragantini en co-auteurs Ultrack, een tool die is ontworpen voor schaalbaarheid en toegankelijkheid. Door geavanceerde optimalisatie en op grafen gebaseerde algoritmen te integreren in veelgebruikte platforms, maakt Ultrack het mogelijk om grootschalige beelddatasets efficiënt te verwerken terwijl de drempels voor adoptie worden verlaagd. Samen markeren deze vooruitgangen een verschuiving in celtracking: van fragiele heuristieken naar statistisch onderbouwde, schaalbare en breed toepasbare tools. Ze tonen aan hoe AI niet alleen een taak automatiseert, maar deze herformuleert in termen van reproduceerbaarheid, onzekerheid en integratie met echte experimentele workflows. Artikelen: &