I ricercatori della University of Kent hanno sviluppato un algoritmo informatico in grado di riconoscere le differenze nelle linee cellulari tumorali sulla base di immagini microscopiche: si tratta di uno sviluppo straordinario che porterà alla fine dell’identificazione errata delle cellule nei laboratori. Le linee cellulari tumorali sono cellule isolate e coltivate in laboratorio per lo studio e lo sviluppo di farmaci antitumorali. Tuttavia, a volte avviene uno scambio o una contaminazione fra diverse linee cellulari che porta a un’errata identificazione, il che significa che molti ricercatori potrebbero lavorare su cellule non corrispondenti a quelle che sono convinti di analizzare.
Questo problema persiste fin dal momento in cui è iniziato il lavoro sulle linee cellulari tumorali. Le ripetizioni in tandem brevi (STR) sono uno dei procedimenti più comuni per identificare le linee cellulari tumorali, ma si tratta di un’analisi costosa che richiede molto tempo. Inoltre, le STR non possono distinguere le cellule della stessa persona o dello stesso animale. Per ovviare a questo problema, gli scienziati hanno trovato una plausibile soluzione.
Sulla base di immagini microscopiche provenienti da un gruppo pilota di linee cellulari, e grazie a modelli informatici capaci di apprendimento profondo, i ricercatori della School of Engineering and Digital Arts del Kent (EDA) e della School of Computing (SoC) hanno istruito i computer attraverso un periodo di confronto di massa dei dati delle cellule tumorali. Questo lavoro ha consentito loro di sviluppare un algoritmo che permette ai computer di esaminare immagini digitali microscopiche separate delle linee cellulari e di identificarle ed etichettarle accuratamente.
Questa svolta ha il potenziale per fornire uno strumento di facile utilizzo che consente la rapida identificazione di tutte le linee cellulari, senza l’ausilio di attrezzature e conoscenze specialistiche. La ricerca, che appare sulla rivista Scientific Reports, è stata condotta dal Dr Chee (Jim) Ang (SoC) e dal Dr Gianluca Marcelli (EDA) in collaborazione con i principali esperti di linee cellulari cancerogene, il Professor Martin Michaelis e il Dr Mark Wass (School of Biosciences).
Ph. credits: Nephron, CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons
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