Искусственный интеллект для строгого и масштабируемого отслеживания клеток Отслеживание отдельных клеток с течением времени является одной из самых сложных вычислительных задач в биологии. Клетки делятся, мигрируют и меняют форму, и даже с мощными микроскопами задача реконструкции родословных может казаться сборкой пазла, где кусочки постоянно смещаются. На протяжении десятилетий большая часть этой работы полагалась на эвристики или произвольные правила, что затрудняло воспроизводимость и усложняло сравнение результатов между лабораториями. Две недавние статьи показывают, как ИИ и современные вычисления трансформируют эту область. В OrganoidTracker 2.0 Бетджес и соавторы представляют вероятностную модель, которая количественно оценивает неопределенность в назначениях родословных. Вместо того чтобы просто выдавать "лучший вариант", метод прикрепляет уровни уверенности, позволяя исследователям выявлять неоднозначные случаи и обеспечивать более строгий анализ на последующих этапах. Параллельно Брагантин и соавторы представляют Ultrack, инструмент, разработанный для масштабируемости и доступности. Интегрируя передовую оптимизацию и алгоритмы на основе графов в широко используемые платформы, Ultrack позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных изображений, снижая барьеры для внедрения. Вместе эти достижения знаменуют переход в отслеживании клеток: от хрупких эвристик к статистически обоснованным, масштабируемым и широко используемым инструментам. Они показывают, как ИИ не просто автоматизирует задачу, но и переосмысляет её с точки зрения воспроизводимости, неопределенности и интеграции с реальными экспериментальными рабочими процессами. Статьи: &