Un sistema all’avanguardia per l’analisi del polline
Un sistema innovativo che utilizza l’imaging rapido e l’intelligenza artificiale è stato sviluppato da scienziati per analizzare rapidamente e con precisione il polline. Questa tecnologia fornisce intuizioni sia sui cambiamenti ambientali attuali che storici, aiutando gli scienziati a tracciare la dominanza delle piante nel corso di lunghi periodi. Il metodo riduce drasticamente il tempo impiegato per l’analisi del polline, con possibili applicazioni nell’assistenza ai sofferenti di febbre da fieno attraverso il perfezionamento delle previsioni del polline.
L’importanza dell’analisi del polline
I granuli di polline di diverse specie vegetali sono unici e identificabili in base alla loro forma. Analizzando quali granuli di polline vengono catturati in campioni come i sedimenti dei laghi, gli scienziati possono capire quali piante prosperavano in un determinato momento della storia, potenzialmente risalendo a migliaia o milioni di anni fa. Fino ad ora, gli scienziati hanno contato manualmente i tipi di polline nei sedimenti o nei campioni d’aria utilizzando un microscopio a luce – un compito specializzato e che richiede molto tempo.
Rivoluzione tecnologica nell’analisi del polline
Ora, gli scienziati dell’Università di Exeter e dell’Università di Swansea stanno combinando tecnologie all’avanguardia, tra cui la citometria a flusso di imaging e l’intelligenza artificiale, per costruire un sistema in grado di identificare e categorizzare il polline a velocità molto più elevate. I loro progressi sono stati pubblicati il 7 settembre in un articolo di ricerca su New Phytologist. Oltre a costruire un quadro più completo della flora passata, il team spera che la tecnologia possa un giorno essere applicata a letture del polline più accurate nell’ambiente odierno, che potrebbero aiutare i sofferenti di febbre da fieno a mitigare i sintomi.
Successi e applicazioni future
Risultati raggiunti
Il team ha già utilizzato il sistema per analizzare automaticamente un campione di sedimenti lacustri vecchio di 5.500 anni, classificando rapidamente oltre mille granuli di polline. In passato, questo avrebbe richiesto a uno specialista fino a otto ore per contare e categorizzare – un compito che il nuovo sistema ha completato in meno di un’ora.
Applicazioni future
Il nuovo sistema utilizza la citometria a flusso di imaging – una tecnologia che viene tipicamente utilizzata per indagare le cellule nella ricerca medica, per catturare rapidamente le immagini del polline. Un tipo unico di intelligenza artificiale è stato poi sviluppato sulla base del deep learning per identificare i diversi tipi di polline in un campione ambientale. Questo è in grado di fare queste distinzioni anche quando il campione è imperfetto.
Nei prossimi anni, il team spera di perfezionare e lanciare il nuovo sistema, e di utilizzarlo per saperne di più sul polline dell’erba, un particolare irritante per i sofferenti di febbre da fieno. “Alcuni pollini di erba sono più allergenici di altri. Se possiamo capire meglio quali pollini sono prevalenti in momenti specifici, ciò potrebbe portare a miglioramenti nella previsione del polline che potrebbero aiutare le persone con febbre da fieno a pianificare per ridurre la loro esposizione”, ha detto il Dr. Power.
La ricerca è supportata dal National Environment Research Council (NERC) e dagli Istituti Nazionali di Salute degli Stati Uniti.