Roma, 22 luglio 2026 (Agenbio) – Un modello di intelligenza artificiale può integrare dati cellulari molto diversi in uno spazio biologico comune, utile per confrontare tessuti, specie ed esperimenti. La ricerca, pubblicata su Nature da un gruppo della Stanford University con il Tabula Sapiens Consortium, presenta Universal Cell Embedding, un modello fondazionale addestrato con apprendimento auto-supervisionato su grandi raccolte di dati di trascrittomica a singola cellula. Il sistema ha generato un atlante integrato di 36 milioni di cellule, appartenenti a oltre mille tipi cellulari, decine di tessuti e otto specie. Il modello riesce a organizzare cellule simili anche quando provengono da dataset differenti e a riconoscere relazioni biologiche non fornite esplicitamente durante l’addestramento, come linee di sviluppo e corrispondenze tra specie. La qualità dei risultati dipende dai dati disponibili, dalle annotazioni originarie e dai limiti computazionali del modello. (Agenbio) Claudio De Rosa 11:00
