Atualmente, já existem dados experimentais que permitem caracterizar semelhanças e diferenças entre células cancerígenas e células-tronco. Porém tal tarefa envolve um trabalho árduo de análise e classificação de centenas de amostras. Para a nossa alegria (~olha a revolução das máquinas chegando~), as tecnologias de inteligência artificial e machine learning já podem ser aplicadas com confiabilidade para reconhecimento e classificação de padrões.

Neste episódio você vai conhecer o trabalho da doutora e pesquisadora brasileira Tathiane Malta, publicado na revista científica Cell. Em seu trabalho, Tathiane desenvolveu um modelo de aprendizado que permite o uso de inteligência artificial para identificar e quantificar características de células tronco em células oncogênicas (células cancerígenas).

Junte-se a Tonho (Antonio Marinho), Dalton (Fábio Neves) e Katarina Holanda em mais esta conversa com Tathiane Malta, doutora pela USP de Ribeirão Preto, sobre esse trabalho que representa um importante passo para que possamos entender melhor as diferenças e semelhanças entre células tronco e células cancerígenas.

Comentado neste episódio

• Tathi Malta
• Artigo na Cell
• Vídeo explicando o artigo
• Vídeo Ciência USP
• Banco de dados TCGA