Pesquisadores da Universidade de Edimburgo revelaram o GelGenie, uma ferramenta de IA de código aberto projetada para acelerar significativamente e melhorar a precisão da análise de dados de eletroforese em gel [2, 7]. A eletroforese em gel é uma técnica amplamente utilizada em ciências biológicas para analisar biomoléculas, mas a análise manual das imagens de gel resultantes pode ser demorada e propensa a vieses [3, 9].
O GelGenie automatiza a identificação e quantificação de bandas em imagens de gel, eliminando interpretações subjetivas [2, 4]. O modelo de IA foi treinado usando mais de 500 imagens de gel rotuladas manualmente e pode identificar com precisão as bandas, independentemente da qualidade da imagem ou do ruído de fundo [2, 3, 9]. A equipe, incluindo pesquisadores da Universidade de Harvard e do Dana-Farber Cancer Institute, lançou a ferramenta em setembro de 2024, juntamente com o conjunto de dados e os pesos do modelo, para incentivar o desenvolvimento e a colaboração [7, 8].
Essa inovação promete otimizar os fluxos de trabalho de pesquisa, reduzir o erro humano e acelerar as descobertas em vários campos que dependem da eletroforese em gel [5, 6, 14]. O GelGenie traz recursos avançados de IA para uma técnica de laboratório fundamental, marcando um avanço significativo no processamento de dados para pesquisa biológica [3, 7, 9].