Coronavirus: más detalles, gracias al Machine Learning

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Anteriormente, solo había sido posible visualizar modelos científicamente precisos del SARS-CoV-2. Ahora, con la ayuda del Machine Learning se ha conseguido visualizar un verdadero virión de coronavirus (SARS-CoV-2) en 3D. ¿Quieres saber cómo se ha hecho?

Imágenes del coronavirus, mejoradas con Machine Learning

En primer lugar, algunos colaboradores científicos de la Universidad de Tsinghua escanearon viriones de SARS-CoV-2 con una tecnología que se llama tomografía cryo-electron (crio-ET), con el fin de obtener imágenes del virus en resolución extrema. Sin embargo, estas imágenes todavía no tenían la calidad suficiente como para ser mostradas en 3D.

Con la ayuda de los investigadores de KAUST, se aplicaron algoritmos de Machine Learning y de visualización avanzada que han permitido conseguir una vista en 3D más detallada de un verdadero virión de SARS-CoV-2, directamente a partir de las imágenes escaneadas originales obtenidas mediante Cryo-ET. Al identificar diferentes partes de las partículas del virus y colorearlas con colores artificiales, ahora es posible ver, por primera vez, el coronavirus real con un detalle sin precedentes.

Un verdadero virión de SARS-CoV-2, visto en 3D

Con este visor interactivo de 360 grados, puedes comparar los datos originales de cryo-ET (izquierda) con la nueva visualización en 3D que revela muchos más detalles del virión (derecha). Prueba a girar el virión todo lo que quieras para verlo desde distintos ángulos:

¿No es increíble? Si quieres, también puedes ver el proceso resumido en este vídeo:

¿Qué te parece? Sin duda, si algo está quedando claro, es el enorme potencial del Machine Learning en prácticamente cualquier contexto. Si te apetece seguir profundizando en el tema y aprender a desarrollar proyectos de Machine Learning, quizás te interese echarle un ojo a este curso.

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