Roma, 31 dicembre 2020 (Agonb) – Un team di ricerca della University of Kent ha sviluppato un algoritmo informatico in grado di identificare le differenze nelle linee cellulari tumorali sulla base di immagini microscopiche: il modello potrebbe permettere l’abbattimento degli errori di identificazione che oggi possono verificarsi in laboratorio, in caso per esempio di contaminazione.
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 dei ricercatori della Kent’s School of Engineering and Digital Arts (EDA) e della School of Computing (SoC) 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), sono stati in grado di sviluppare un modello capace di identificare ed etichettare accuratamente le linee cellulari.
«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». (Agonb) Slo 09:00.
