AI do rygorystycznego i skalowalnego śledzenia komórek Śledzenie pojedynczych komórek w czasie to jedno z najtrudniejszych wyzwań obliczeniowych w biologii. Komórki dzielą się, migrują i zmieniają kształt, a nawet przy potężnych mikroskopach zadanie rekonstrukcji linii rodowych może przypominać składanie puzzli, w których elementy ciągle się przesuwają. Przez dziesięciolecia wiele z tych prac opierało się na heurystykach lub ad-hoc zasadach, co utrudniało powtarzalność i porównywanie wyników między laboratoriami. Dwa niedawne artykuły pokazują, jak AI i nowoczesne obliczenia przekształcają tę dziedzinę. W OrganoidTracker 2.0, Betjes i współautorzy wprowadzają probabilistyczne ramy, które kwantyfikują niepewność w przypisaniach linii rodowych. Zamiast po prostu podawać „najlepsze przypuszczenie”, metoda dołącza poziomy pewności, co pozwala badaczom identyfikować niejednoznaczne przypadki i zapewniać bardziej rygorystyczne analizy w dalszych etapach. Równolegle, Bragantini i współautorzy prezentują Ultrack, narzędzie zaprojektowane z myślą o skalowalności i dostępności. Integrując zaawansowaną optymalizację i algorytmy oparte na grafach w powszechnie używanych platformach, Ultrack umożliwia efektywne przetwarzanie dużych zbiorów danych obrazowych, jednocześnie obniżając bariery dla adopcji. Razem te osiągnięcia oznaczają zmianę w śledzeniu komórek: od kruchych heurystyk w kierunku statystycznie ugruntowanych, skalowalnych i szeroko użytecznych narzędzi. Pokazują, jak AI nie tylko automatyzuje zadanie, ale także przekształca je w kontekście powtarzalności, niepewności i integracji z rzeczywistymi przepływami pracy w eksperymentach. Artykuły: &

Programowanie logiki w białkach: inteligentne biomateriały, które obliczają Większość dzisiejszych „inteligentnych” biomateriałów reaguje w prosty, jeden-do-jednego sposób: jeden sygnał produkuje jeden wynik. Hydrożel może uwalniać lek pod wpływem światła, lub nanopartykuła może ulegać degradacji, gdy napotyka określony enzym. Jednak biologia rzadko działa w takiej izolacji. Komórki i tkanki nieustannie przetwarzają wiele sygnałów jednocześnie, a biomateriały nowej generacji będą musiały robić to samo — decydując, kiedy uwolnić, aktywować lub zlokalizować białko tylko wtedy, gdy obecna jest odpowiednia kombinacja sygnałów. Ryan Gharios i współautorzy przedstawiają ramy, które to umożliwiają. Zamiast polegać na wolnych, niskowydajnych syntezach chemicznych, kodują logikę AND/OR/YES bezpośrednio w białkach podczas ekspresji rekombinacyjnej. Sztuczka polega na użyciu zaprojektowanych łączników, których topologia definiuje „bramkę”: miejsca cięcia w szeregach zachowują się jak OR, równolegle jak AND, a pojedyncze miejsce jak YES. Ortogonalne proteazy służą jako „wejścia”, a materiał uwalnia swój ładunek białkowy tylko wtedy, gdy spełniony jest zaprogramowany warunek logiczny. Dzięki temu podejściu zespół wdrożył wszystkie 17 możliwych zachowań logicznych z trzema wejściami i nawet rozszerzył je do operatora pięcio-wejściowego. Zademonstrowali precyzyjne uwalnianie białka z magnetycznych kulek, wielokrotne dostarczanie z hydrożeli, warunkowe znakowanie komórek HER2⁺ oraz programy wewnątrzkomórkowe, które decydują, czy białko pozostaje w błonie, czy dyfunduje do cytosolu. Prawdziwym przełomem jest skalowalność. Ponieważ logika jest genetycznie zakodowana, projekty mogą być szybko kompilowane, produkowane w bakteriach i oczyszczane na dużą skalę — otwierając drzwi do programowalnych terapii, responsywnych rusztowań do inżynierii tkankowej oraz systemów biohybrydowych, w których żywe komórki i materiały obliczają razem. Ta praca wskazuje na przyszłość, w której biomateriały nie tylko reagują, ale faktycznie decydują — przenosząc logikę Boole'a z obwodów cyfrowych do systemów żywych. Artykuł:

Ciepło-ładowalne obliczenia DNA: obwody logiczne, które resetują się za pomocą impulsu cieplnego DNA to nie tylko nośnik informacji genetycznej—może być również programowane jak język par zasad do budowy obwodów obliczeniowych. W ciągu ostatnich dwóch dekad badacze zaprojektowali bramki logiczne DNA, oscylatory, a nawet sieci neuronowe. Wyzwanie polega na tym, że większość tych systemów jest jednorazowego użytku: gdy obwód działa, dąży do równowagi i przestaje działać. Każde nowe zadanie wymaga świeżych „paliwowych” nici, co generuje odpady i ogranicza skalowalność. Tianqi Song i Lulu Qian przedstawiają uderzającą alternatywę: obwody, które ładują się ponownie za pomocą niczego więcej niż krótkiego impulsu cieplnego. Poprzez połączenie wyjść z ich bramkami w strukturze spinki do włosów, wejścia nadal napędzają obliczenia poprzez przesunięcie nici, ale po użyciu, podgrzewanie łamie słabe wiązania, podczas gdy silne połączenia utrzymują. Chłodzenie przywraca system do kinetycznie uwięzionego stanu gotowości, przygotowanego na nowe wejścia. Zyski są ogromne. Demonstrują co najmniej 16 wielokrotnego użytku rund obliczeń w tej samej probówce, z resetami w ciągu kilku minut. Podejście to skaluje się do obwodów z ponad 200 gatunkami DNA, w tym sieci neuronowe typu winner-take-all oraz klasyfikator 100-bitowy, który rozróżnia cyfry MNIST 6 i 7. Wydajność pozostaje spójna w trakcie resetów, z minimalnym nagromadzeniem odpadów. Efektem jest rodzaj uniwersalnego źródła energii dla obliczeń molekularnych—ciepło działa jak „bateria”, która zasila logikę, progi i sieci neuronowe bez niestandardowych paliw. Wskazuje to na przyszłość, w której komputery DNA utrzymują długotrwałe, adaptacyjne i potencjalnie uczące się zachowania w autonomicznych systemach chemicznych. Artykuł: