IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Ciências da vida · Nature (computational biology) · 2026-10-26
Projeto e implementação de um ensaio locomotor automatizado de Drosophila usando rastreamento por visão computacional
Título original: Design and implementation of an automated Drosophila locomotor assay using computer vision tracking
Os ensaios de geotaxia em Drosophila são valiosos para genética, envelhecimento e neurociência, mas a pontuação é subjetiva, a capacidade de processamento é baixa e a reprodutibilidade é limitada. Os autores construíram uma plataforma automatizada que analisa 12 frascos em paralelo, combinando peças impressas em 3D, captura de vídeo com Raspberry Pi e controle ambiental. Um modelo de aprendizado profundo segmenta os frascos, e a visão computacional rastreia trajetórias de escalada e velocidade a 60 quadros por segundo. Em comparação com a pontuação manual, o pipeline processou os dados 2.8 vezes mais rápido, com uma densidade de dados cerca de 800 vezes maior, e detectou fenótipos reprodutíveis e específicos por sexo em vários genótipos.