L’approccio permetterà ai ricercatori di risparmiare tempo nella catalogazione delle colture cellulari e favorirà la scoperta di nuovi farmaci.
di Jackie Snow
Come diceva Ernest Rutherford, “la scienza è questione di fisica, o collezione di francobolli”. Ebbene, gli scienziati di oggi possono considerarsi fortunati che sistemi di intelligenza artificiale (IA) stiano assistendoli sempre più a occuparsi della catalogazione. Un nuovo sistema di apprendimento approfondito rivolto allo studio dei tessuti cerebrali e alla catalogazione delle singole cellule rappresenta forse il miglior esempio disponibile di questa prassi.
I dettagli: Algoritmi per l’apprendimento approfondito necessitano di un grande quantitativo di dati, e il regno della neuroscienza ne è colmo: le colture cellulari abbondano, offrendo ben più materiale di quanto ricercatori e assistenti possano sperare di riuscire a esaminare e catalogare. Un neuroscienziato della UC San Francisco e un gruppo di ricercatori di Google, hanno quindi deciso di collaborare e utilizzare queste colture per addestrare un sistema affinché automatizzasse una parte di questo tedioso lavoro.
Stando a Wired, l’algoritmo è in grado di distinguere cellule vive da cellule morte e differenziare le parti che le compongono senza bisogno di ricorrere a fluorescenze spesso adoperate dai ricercatori (responsabili, talvolta, di danni alle cellule stesse).
Perché conta: Oltre a far risparmiare tempo, l’automazione del processo di analisi dei campioni potrebbe velocizzare la scoperta di nuovi farmaci. Google ha pubblicato in open source data set e modelli, per cui anche i laboratori più piccoli potranno fare nuon uso di questa tecnologia.
