Tekoäly tarkkaan ja skaalautuvaan solujen seurantaan Yksittäisten solujen seuraaminen ajan mittaan on yksi biologian vaikeimmista laskennallisista haasteista. Solut jakautuvat, vaeltavat ja muuttavat muotoaan, ja jopa tehokkailla mikroskoopeilla sukulinjojen rekonstruointi voi tuntua palapelin kokoamiselta, jossa palaset muuttuvat jatkuvasti. Vuosikymmenten ajan suuri osa tästä työstä perustui heuristiikkaan tai ad hoc -sääntöihin, mikä vaikeutti toistettavuutta ja vaikeutti tulosten vertailua laboratorioiden välillä. Kaksi viimeaikaista tutkimusta osoittavat, kuinka tekoäly ja moderni laskenta muuttavat tätä alaa. OrganoidTracker 2.0:ssa Betjes ja muut kirjoittajat esittelevät todennäköisyyspohjaisen kehyksen, joka kvantifioi sukulinjan määritysten epävarmuuden. Sen sijaan, että menetelmä antaisi vain "parhaan arvauksen", se liittää luottamustasot, joiden avulla tutkijat voivat tunnistaa epäselviä tapauksia ja varmistaa tarkemmat loppupään analyysit. Samanaikaisesti Bragantini ja muut kirjoittajat esittelevät Ultrack-työkalun, joka on suunniteltu skaalautuvuuteen ja saavutettavuuteen. Integroimalla edistyneitä optimointi- ja kaaviopohjaisia algoritmeja laajalti käytettyihin alustoihin Ultrack mahdollistaa suuren mittakaavan kuvantamistietoaineistojen tehokkaan käsittelyn ja madaltaa käyttöönoton esteitä. Yhdessä nämä edistysaskeleet merkitsevät muutosta solujen seurannassa: hauraasta heuristiikasta kohti tilastollisesti perusteltuja, skaalautuvia ja laajalti käyttökelpoisia työkaluja. Ne osoittavat, kuinka tekoäly ei vain automatisoi tehtävää, vaan muotoilee sen uudelleen toistettavuuden, epävarmuuden ja todellisiin kokeellisiin työnkulkuihin integroinnin kannalta. Paperit: &

Logiikan ohjelmointi proteiineihin: älykkäät biomateriaalit, jotka laskevat Useimmat nykypäivän "älykkäistä" biomateriaaleista reagoivat yksinkertaisilla, yksi yhteen -tavoilla: yksi syöte tuottaa yhden tuotoksen. Hydrogeeli saattaa vapauttaa lääkettä altistuessaan valolle tai nanohiukkanen voi hajota, kun se kohtaa tietyn entsyymin. Mutta biologia toimii harvoin näin eristyksissä. Solut ja kudokset käsittelevät jatkuvasti useita signaaleja kerralla, ja seuraavan sukupolven biomateriaalien on tehtävä sama – päätettävä, milloin proteiini vapautetaan, aktivoidaan tai lokalisoidaan vain, jos siinä on oikea laukaisevien tekijöiden yhdistelmä. Ryan Gharios ja muut kirjoittajat esittelevät kehyksen, joka tekee tämän mahdolliseksi. Sen sijaan, että ne luottaisivat hitaisiin, vähätuottoisiin kemiallisiin synteeseihin, ne koodaavat JA/OR/YES-logiikkaa suoraan proteiineihin yhdistelmän ilmentymisen aikana. Temppu on käyttää suunniteltuja linkittäjiä, joiden topologia määrittelee "portin": sarjaan leikatut kohdat käyttäytyvät kuin OR, rinnakkain kuten AND, ja yksi sivusto kuten YES. Ortogonaaliset proteaasit toimivat "syötteinä", ja materiaali vapauttaa proteiinilastinsa vasta, kun ohjelmoitu looginen ehto täyttyy. Tällä lähestymistavalla tiimi toteutti kaikki 17 mahdollista kolmen syötteen logiikkakäyttäytymistä ja jopa laajensi sen viiden syötteen operaattoriin. He osoittivat tarkkaa proteiinin vapautumista magneettisista helmistä, multipleksoitua toimitusta hydrogeeleistä, HER2⁺-solujen ehdollista leimaamista ja solunsisäisiä ohjelmia, jotka päättävät, pysyykö proteiini kalvossa vai diffundoituuko se sytosoliin. Todellinen läpimurto on skaalautuvuus. Koska logiikka on geneettisesti koodattu, suunnitelmat voidaan nopeasti koota, tuottaa bakteereissa ja puhdistaa mittakaavassa, mikä avaa oven ohjelmoitaville terapioille, responsiivisille kudostekniikan telineille ja biohybridijärjestelmille, joissa elävät solut ja materiaalit laskevat yhdessä. Tämä työ viittaa tulevaisuuteen, jossa biomateriaalit eivät vain reagoi, vaan itse asiassa päättävät – tuoden Boolen logiikan digitaalisista piireistä eläviin järjestelmiin. Paperi:

Lämpöladattava DNA-laskenta: logiikkapiirit, jotka nollautuvat lämpöpulssin avulla DNA ei ole vain geneettisen informaation kantaja – se voidaan myös ohjelmoida kuten emäsparien kieli rakentamaan laskevia piirejä. Viimeisten kahden vuosikymmenen aikana tutkijat ovat suunnitelleet DNA-logiikkaportteja, oskillaattoreita ja jopa hermoverkkoja. Haasteena on, että useimmat näistä järjestelmistä ovat kertakäyttöisiä: kun piiri on käynnissä, se ajautuu tasapainoon ja lakkaa toimimasta. Jokainen uusi tehtävä vaatii uusia "polttoainesäikeitä", mikä luo jätettä ja rajoittaa skaalautuvuutta. Tianqi Song ja Lulu Qian esittävät silmiinpistävän vaihtoehdon: piirit, jotka latautuvat vain lyhyellä lämpöpulssilla. Kytkemällä lähdöt portteihinsa hiusneularakenteessa syötteet ohjaavat edelleen laskentaa säikeiden siirtymän kautta, mutta käytön jälkeen kuumennus katkaisee heikot sidokset ja vahvat sidokset pysyvät. Jäähdytys palauttaa sitten järjestelmän kineettisesti loukkuun jääneeseen valmiustilaan, joka on valmis uusille tuloille. Voitto on suuri. Ne osoittavat vähintään 16 uudelleenkäytettävää laskentakierrosta samassa putkessa, ja ne nollataan muutamassa minuutissa. Lähestymistapa skaalautuu piireihin, joissa on yli 200 DNA-lajia, mukaan lukien voittaja vie kaiken -hermoverkot ja 100-bittinen luokittelija, joka erottaa MNIST-numerot 6 7:stä. Suorituskyky pysyy tasaisena kaikissa nollauksissa, ja jätettä kertyy mahdollisimman vähän. Tuloksena on eräänlainen universaali energialähde molekyylilaskennalle – lämpö toimii kuin "akku", joka käyttää logiikkaa, kynnyksiä ja hermoverkkoja ilman mukautettuja polttoaineita. Se viittaa tulevaisuuteen, jossa DNA-tietokoneet ylläpitävät pitkäkestoista, mukautuvaa ja mahdollisesti oppivaa käyttäytymistä autonomisissa kemiallisissa järjestelmissä. Paperi: