Cube Labs investe in DeepCyt e punta sulle applicazioni AI per la diagnostica citologica
- 7 Ottobre 2026
- Posted by: Francesca
- Categoria: Aziende, Economia, Editoriale
Cube Labs — in foto, il Founder e CEO Filippo Surace — amplia il proprio ecosistema nel campo delle Life Sciences con l’ingresso in DeepCyt, startup innovativa con sede a Milano impegnata nello sviluppo di una piattaforma software basata sull’intelligenza artificiale per l’analisi delle immagini citologiche. La società ha perfezionato la sottoscrizione dell’1,1% dell’aumento di capitale della startup attraverso un investimento di dimensioni contenute.
L’operazione è coerente con il portafoglio tecnologico di Cube Labs e, in particolare, con le attività di Hiperforming Research, realtà specializzata nell’utilizzo di AI, deep learning e tecnologie di analisi automatizzata di immagini digitali e microscopiche.
Sinergie tra DeepCyt e Hiperforming Research
L’ingresso di Cube Labs punta soprattutto a valorizzare la complementarità tecnologica tra DeepCyt e Hiperforming Research.
Le possibili sinergie riguardano l’elaborazione delle immagini, la gestione e organizzazione dei dati e l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale applicati alla diagnostica.
La convergenza delle rispettive competenze potrebbe quindi favorire lo sviluppo di strumenti digitali capaci di supportare attività diagnostiche caratterizzate da un’elevata componente di analisi visiva e interpretazione specialistica.
DeepCyt sviluppa una piattaforma per la citologia digitale
DeepCyt sta lavorando a una piattaforma software destinata all’analisi di immagini digitali ottenute da vetrini preparati mediante citologia in fase liquida.
La tecnologia integra modelli proprietari di intelligenza artificiale, progressivamente affinati durante lo sviluppo grazie ai dati raccolti e al feedback fornito da patologi esperti.
L’obiettivo è utilizzare l’AI come strumento di supporto al lavoro dei professionisti, aumentando l’efficienza del processo di analisi senza sostituire il ruolo specialistico del citopatologo.
Il primo ambito di applicazione è la citologia urinaria
La prima applicazione individuata da DeepCyt riguarda la citologia urinaria, settore nel quale la startup vede potenzialità di sviluppo anche in relazione a possibili futuri programmi di screening.
La piattaforma punta a supportare i citopatologi nella lettura dei campioni e a rendere più efficienti i processi di refertazione, attraverso l’identificazione e l’elaborazione automatizzata delle informazioni contenute nelle immagini.
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale in questo ambito potrebbe contribuire soprattutto a standardizzare alcune fasi dell’analisi e a facilitare la gestione di grandi quantità di immagini digitali.
Tecnologia ancora in fase pre-clinica
Il progetto si trova attualmente in fase pre-clinica. Il modello di intelligenza artificiale è ancora in addestramento, mentre il Minimum Viable Product (MVP) della piattaforma è in fase di sviluppo.
Prima di una possibile commercializzazione saranno necessari ulteriori passaggi. DeepCyt dovrà completare la validazione clinica e affrontare il percorso per ottenere la certificazione CE-IVD, requisito necessario per l’immissione sul mercato della soluzione.
La fase successiva sarà quindi determinante per verificare le prestazioni della piattaforma in contesti clinici e procedere verso una possibile applicazione operativa.
Cube Labs rafforza il portafoglio nell’AI applicata alle Life Sciences
Per Cube Labs, l’investimento rappresenta un ulteriore passo nello sviluppo di un portafoglio orientato all’integrazione tra ricerca scientifica, tecnologie digitali e intelligenza artificiale.
La presenza di Hiperforming Research offre inoltre un potenziale punto di contatto industriale per sviluppare competenze comuni nell’analisi automatizzata delle immagini e nell’utilizzo dei dati per l’addestramento di modelli diagnostici.
La sfida per DeepCyt sarà ora trasformare la tecnologia in una piattaforma clinicamente validata e certificata, mentre Cube Labs potrà valutare le opportunità derivanti dall’integrazione delle competenze della startup con quelle già presenti all’interno del proprio ecosistema.