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: &