Pentru a înţelege cum funcţionează organismul uman şi ce se modifică în timpul bolilor, cercetătorii trebuie să observe în detaliu procesele din interiorul celulelor. O echipă de la Universitatea Ben-Gurion (BGU) din Israel a dezvoltat o metodă bazată pe inteligenţă artificială (AI) care permite vizualizarea structurilor celulare fără utilizarea coloranţilor fluorescenţi, menţinând celulele sănătoase şi comportamentul lor natural.
Celulele pot fi comparate cu sisteme extrem de dinamice, în care structurile interne se deplasează, se reorganizează şi reacţionează la stres.
Instrumentul de bază pentru studierea acestui univers este microscopul optic, însă lipsa de transparenţă a celulelor limitează informaţiile care pot fi obţinute prin observare directă.
Pentru a depăşi acest obstacol, cercetătorii folosesc de decenii colorarea fluorescentă, o tehnică ce marchează anumite componente celulare cu proteine care emit lumină.
Deşi extrem de utilă, această metodă are limitări importante. Marcarea simultană a mai multor structuri este dificilă, deoarece semnalele de la elemente moleculare diferite se pot suprapune.
În plus, lumina intensă necesară pentru vizualizare poate deteriora celulele, le poate modifica comportamentul sau le poate chiar distruge.
Utilizarea markerilor fluorescenţi poate, de asemenea, interfera cu funcţionarea normală a structurilor celulare.
O metodă alternativă a apărut odată cu tehnicile de microscopie fără etichetare, care folosesc modul în care lumina este deviată şi încetinită de diferite componente ale celulei pentru a crea contrast. Aceste metode oferă informaţii structurale, dar nu permit identificarea clară a organitelor din interiorul celulelor.
În ultimii ani, cercetătorii au început să combine aceste imagini cu AI, într-o abordare cunoscută sub numele de etichetare „in silico” sau colorare virtuală.
Prin această metodă, algoritmii sunt antrenaţi să transforme imagini obţinute fără coloranţi în reprezentări detaliate, similare celor obţinute prin metodele standard de colorare prin fluorescenţă.
Sistemul învaţă să recunoască tipare subtile de lumini şi umbre şi să prezică ce structuri celulare corespund acestor semnale, generând imagini „colorate” care reflectă viaţa celulară în timp real, fără a afecta celula.
Lumina intensă necesară pentru a face vizibili coloranţii duce la estomparea rapidă a acestora şi poate afecta sănătatea celulei, îi poate perturba comportamentul sau chiar o poate distruge. Ataşarea acestor substanţe la organite este comparată cu „adăugarea unor greutăţi mici pe un mecanism delicat”, ceea ce poate împiedica funcţionarea naturală a celulei. Credit BGU, 22 ianuarie 2026
Până acum, o limitare majoră a acestor sisteme a fost lipsa de context. Algoritmii analizau pixelii izolat, fără a ţine cont de informaţii precum forma celulei, poziţia sa sau relaţia cu celulele din jur.
Cercetătorii de la laboratorul Computational Cell Dynamics din cadrul Universităţii Ben-Gurion au dezvoltat acum o soluţie care integrează acest context în procesul de analiză. Prin includerea unor date precum morfologia celulei sau mediul în care se află, sistemul a reuşit să identifice mai corect procese rare, cum este diviziunea celulară.
Rezultatele acestei cercetări au fost publicate recent în revista Nature Methods. Autorii arată că integrarea contextului permite o etichetare virtuală mai precisă şi mai stabilă, în special pentru situaţii care diferă semnificativ de aspectul obişnuit al celulelor.
Pe termen lung, echipa îşi propune să extindă acest concept, incluzând informaţii suplimentare precum tipul de celulă, tipul de microscop, starea de boală sau tratamentele administrate.
Obiectivul este dezvoltarea unui model virtual de amploare, capabil să interpreteze imagini din diverse contexte biologice şi să ofere cercetătorilor o imagine detaliată a proceselor celulare, fără a interveni asupra acestora.
