IA para rastreamento celular rigoroso e escalável Seguir células individuais ao longo do tempo é um dos desafios computacionais mais difíceis da biologia. As células se dividem, migram e mudam de forma, e mesmo com microscópios poderosos, a tarefa de reconstruir linhagens pode parecer como montar um quebra-cabeça onde as peças mudam constantemente. Durante décadas, grande parte desse trabalho se baseou em heurísticas ou regras ad-hoc, o que dificultou a reprodutibilidade e tornou os resultados difíceis de comparar entre laboratórios. Dois artigos recentes mostram como a IA e a computação moderna estão transformando este campo. No OrganoidTracker 2.0, Betjes e coautores introduzem uma estrutura probabilística que quantifica a incerteza nas atribuições de linhagem. Em vez de simplesmente fornecer um "melhor palpite", o método anexa níveis de confiança, permitindo que os pesquisadores identifiquem casos ambíguos e garantam análises mais rigorosas a montante. Em paralelo, Bragantini e coautores apresentam o Ultrack, uma ferramenta projetada para escalabilidade e acessibilidade. Ao integrar otimização avançada e algoritmos baseados em grafos em plataformas amplamente utilizadas, o Ultrack torna possível processar conjuntos de dados de imagem em grande escala de forma eficiente, enquanto reduz as barreiras para adoção. Juntas, essas inovações marcam uma mudança no rastreamento celular: de heurísticas frágeis para ferramentas estatisticamente fundamentadas, escaláveis e amplamente utilizáveis. Elas mostram como a IA não está apenas automatizando uma tarefa, mas reformulando-a em termos de reprodutibilidade, incerteza e integração com fluxos de trabalho experimentais reais. Artigos: &