Microscòpia basada en intel·ligència artificial per combatre infeccions

Ricardo Henriques

Instituto de Tecnologia Química e Biológica António Xavier, Universidade Nova de Lisboa, Portugal

Els microscopis d’alta resolució actuals danyen les cèl·lules vives amb la intensa llum que utilitzen, cosa que limita la capacitat d’observar cicles complets d’infecció vírica. A causa d’aquest problema fonamental, hi ha importants llacunes en la comprensió dels mecanismes pels quals els virus com el VIH-1 entren a la cèl·lula, estableixen latència i interaccionen amb les cèl·lules hoste. Aquest projecte pretén abordar aquest repte mitjançant l’ús d’intel·ligència artificial per ajustar la configuració del microscopi en temps real, d’una manera semblant als telèfons moderns, que optimitzen la configuració de la càmera fotogràfica, però a un nivell més sofisticat.

Aquesta tecnologia, en combinar diferents tècniques avançades d’adquisició d’imatge amb algoritmes intel·ligents, permetrà als científics observar infeccions víriques durant un període de dies en comptes de minuts, i també mantenir un nivell excepcional de detall. Amb aquesta important innovació, els investigadors podran fer un seguiment dels processos d’infecció subcel·lulars i descobrir detalls crucials sobre l’entrada del virus a la cèl·lula, la latència i la propagació del virus.

En conclusió, aquest projecte constitueix un avenç significatiu en la tecnologia de la microscòpia i ofereix una nova i potent eina per comprendre i combatre les infeccions víriques. El present projecte, en fer accessible aquesta tècnica avançada d’obtenció d’imatge a una gran varietat d’entorns de recerca, representarà una democratització del descobriment científic i millorarà els resultats en salut pública a escala mundial.

VirusAwareScopes: Machine Learning-Driven Adaptive Microscopy for Long-Term Viral Infection Studies

499.833,52 €