Un vero e proprio algoritmo informatico in grado di identificare le differenze nelle linee cellulari tumorali sulla base di immagini microscopiche: il modello, messo a punto da un team di ricerca della Kent’s School of Engineering and Digital Arts (EDA) e della School of Computing (SoC) della University of Kent, potrebbe consentire l’abbattimento degli errori di identificazione che oggi possono verificarsi in laboratorio, in caso per esempio di contaminazione.
UNO STRUMENTO ALTERNATIVO VALIDO
L’individuazione di marcatori, cosiddetti Short Tandem Repeat (STR), per identificare le linee cellulari è molto costosa in termini di risorse e tempo. Per questo l’algoritmo si candida ad essere uno strumento alternativo valido: basandosi su immagini microscopiche a partire da set pilota e utilizzando modelli informatici ad apprendimento profondo (deep learning), i ricercatori sono stati in grado di sviluppare un modello capace di identificare ed etichettare accuratamente le linee cellulari.
CRITERI ESATTI PER I MODELLI COMPUTERIZZATI
«I modelli computerizzati – ha spiegato Chee (Jim) Ang, docente di sistemi digitali – possono allocare criteri esatti utilizzati per identificare correttamente le linee cellulari, il che significa che anche il potenziale per i futuri ricercatori nell’addestramento all’identificazione cellulare può essere notevolmente migliorato».