AI cho việc theo dõi tế bào nghiêm ngặt và có thể mở rộng Theo dõi các tế bào riêng lẻ theo thời gian là một trong những thách thức tính toán khó khăn nhất trong sinh học. Các tế bào phân chia, di chuyển và thay đổi hình dạng, và ngay cả với những kính hiển vi mạnh mẽ, nhiệm vụ tái tạo dòng dõi có thể cảm thấy như lắp ráp một câu đố mà các mảnh ghép liên tục thay đổi. Trong nhiều thập kỷ, phần lớn công việc này dựa vào các phương pháp heuristics hoặc quy tắc tạm thời, điều này khiến cho việc tái sản xuất trở nên khó khăn và kết quả khó so sánh giữa các phòng thí nghiệm. Hai bài báo gần đây cho thấy cách AI và tính toán hiện đại đang biến đổi lĩnh vực này. Trong OrganoidTracker 2.0, Betjes và các đồng tác giả giới thiệu một khung xác suất định lượng sự không chắc chắn trong việc phân loại dòng dõi. Thay vì chỉ đơn giản đưa ra một "dự đoán tốt nhất", phương pháp này gán các mức độ tin cậy, cho phép các nhà nghiên cứu xác định các trường hợp không rõ ràng và đảm bảo các phân tích tiếp theo nghiêm ngặt hơn. Song song, Bragantini và các đồng tác giả trình bày Ultrack, một công cụ được thiết kế cho khả năng mở rộng và tiếp cận. Bằng cách tích hợp tối ưu hóa tiên tiến và các thuật toán dựa trên đồ thị vào các nền tảng được sử dụng rộng rãi, Ultrack giúp xử lý các tập dữ liệu hình ảnh quy mô lớn một cách hiệu quả trong khi giảm bớt rào cản cho việc áp dụng. Cùng nhau, những tiến bộ này đánh dấu một sự chuyển mình trong việc theo dõi tế bào: từ các phương pháp heuristics dễ bị tổn thương sang các công cụ có cơ sở thống kê, có thể mở rộng và sử dụng rộng rãi. Chúng cho thấy cách AI không chỉ tự động hóa một nhiệm vụ mà còn định hình lại nó theo các khía cạnh tái sản xuất, sự không chắc chắn và tích hợp với các quy trình thực nghiệm thực tế.