厳密でスケーラブルな細胞追跡のための AI 個々の細胞を長期にわたって追跡することは、生物学の最も難しい計算上の課題の 1 つです。細胞は分裂し、移動し、形を変え、強力な顕微鏡を使用しても、系統を再構築する作業は、ピースが絶えず移動するパズルを組み立てているように感じることがあります。何十年もの間、この作業の多くはヒューリスティックまたはアドホックルールに依存していたため、再現性が困難になり、ラボ間で結果を比較することが困難でした。 最近の 2 つの論文は、AI と最新のコンピューティングがこの分野をどのように変革しているかを示しています。OrganoidTracker 2.0では、Betjesと共著者は、系統割り当ての不確実性を定量化する確率的フレームワークを導入しています。この方法は、単に「最良の推測」を出力するのではなく、信頼度を付けるため、研究者はあいまいなケースを特定し、より厳密な下流分析を保証できます。 並行して、Bragantiniと共著者は、スケーラビリティとアクセシビリティのために設計されたツールであるUltrackを紹介します。Ultrack は、高度な最適化とグラフベースのアルゴリズムを広く使用されているプラットフォームに統合することで、導入の障壁を下げながら、大規模なイメージング データセットを効率的に処理できるようにします。 これらの進歩は、細胞追跡における移行を示しており、脆弱なヒューリスティックから、統計的に根拠があり、スケーラブルで、広く使用できるツールへの移行を示しています。これらは、AI がタスクを自動化するだけでなく、再現性、不確実性、実際の実験ワークフローとの統合の観点からタスクを再構成していることを示しています。 書類： &