L’intelligenza artificiale potrebbe “decifrare il linguaggio del cancro e dell’Alzheimer”

(Intelligenza artificiale-Immagine al microscopio a fluorescenza di condensati proteici che si formano all’interno delle cellule viventi. Credito Lavoratorio di Weitz Università di Harvard).

Gli scienziati hanno scoperto che potenti algoritmi utilizzati da Netflix, Amazon e Facebook possono “prevedere” il linguaggio biologico del cancro e delle malattie neurodegenerative come l’Alzheimer.

I big data prodotti durante decenni di ricerca sono stati inseriti in un modello di linguaggio informatico per vedere se l’intelligenza artificiale può fare scoperte più avanzate rispetto agli esseri umani.

Gli accademici del St John’s College, dell’Università di Cambridge, hanno scoperto che la tecnologia di apprendimento automatico potrebbe decifrare il “linguaggio biologico” del cancro, dell’Alzheimer e di altre malattie neurodegenerative.

Il loro studio innovativo è stato pubblicato sulla rivista scientifica PNAS (8 aprile 2021) e potrebbe essere utilizzato in futuro per “correggere gli errori all’interno delle cellule che causano malattie”.

Il Professor Tuomas Knowles, autore principale dell’articolo e membro del St John’s College, ha dichiarato: “Portare la tecnologia di apprendimento automatico nella ricerca sulle malattie neurodegenerative e sul cancro è un punto di svolta assoluto. In definitiva, l’obiettivo sarà quello di utilizzare l’intelligenza artificiale per sviluppare farmaci mirati per alleviare drasticamente i sintomi o per prevenire del tutto la demenza”.

Ogni volta che Netflix consiglia una serie da guardare o Facebook suggerisce a qualcuno di fare amicizia, le piattaforme utilizzano potenti algoritmi di apprendimento automatico per fare ipotesi altamente plausibili su ciò che le persone faranno dopo. Gli assistenti vocali come Alexa e Siri possono persino riconoscere singole persone e rispondere immediatamente a te.

Il Dottor Kadi Liis Saar, primo autore dell’articolo e ricercatore presso il St John’s College, ha utilizzato una tecnologia di apprendimento automatico simile per addestrare un modello linguistico su larga scala per osservare cosa succede quando qualcosa va storto con le proteine ​​all’interno del corpo che causano la malattia. Ha detto: “Il corpo umano ospita migliaia e migliaia di proteine ​​e gli scienziati non conoscono ancora la funzione di molte. Abbiamo chiesto a un modello di linguaggio basato su una rete neurale di imparare il linguaggio delle proteine. Abbiamo specificamente chiesto al programma di apprendere il linguaggio dei condensati biomolecolari mutaforma – goccioline di proteine ​​trovate nelle cellule – che gli scienziati hanno davvero bisogno di capire per decifrare il linguaggio della funzione biologica e del malfunzionamento che causano il cancro e malattie neurodegenerative come l’Alzheimer. Abbiamo scoperto chequesto modello potrebbe apprendere, senza che gli venga detto esplicitamente, ciò che gli scienziati hanno già scoperto sul linguaggio delle proteine ​​in decenni di ricerca“.

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Le proteine ​​sono molecole grandi e complesse che svolgono molti ruoli critici nel corpo. Svolgono la maggior parte del lavoro nelle cellule e sono necessarie per la struttura, la funzione e la regolazione dei tessuti e degli organi del corpo: gli anticorpi, ad esempio, sono una proteina che funziona per proteggere il corpo.

Le malattie di Alzheimer, Parkinson e Huntington sono tre delle malattie neurodegenerative più comuni, ma gli scienziati ritengono che ce ne siano diverse centinaia.

Nella malattia di Alzheimer, che colpisce 50 milioni di persone in tutto il mondo, le proteine ​​diventano canaglie, formano grumi e uccidono le cellule nervose sane. Un cervello sano ha un sistema di controllo della qualità che elimina efficacemente queste masse di proteine ​​potenzialmente pericolose, note come aggregati.

Gli scienziati ora pensano che alcune proteine ​​disordinate formino anche goccioline di proteine ​​simili a liquidi chiamate condensati che non hanno una membrana e si fondono liberamente l’una con l’altra. A differenza degli aggregati proteici che sono irreversibili, i condensati proteici possono formarsi e riformarsi e sono spesso paragonati a macchie di cera mutaforma nelle lampade lava.

Il Professor Knowles ha detto: “I condensati proteici hanno recentemente attirato molta attenzione nel mondo scientifico perché controllano eventi chiave nella cellula come l’espressione genica e la sintesi proteica – come le cellule producono proteine. Qualsiasi difetto connesso a queste goccioline di proteine ​​può portare a malattie come il cancro. Questo è il motivo per cui portare la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale nella ricerca sulle origini molecolari del malfunzionamento delle proteine ​​è vitale se vogliamo essere in grado di correggere gli errori all’interno delle cellule che causano malattie”.

Il Dottor Saar ha dichiarato: “Abbiamo fornito all’algoritmo tutti i dati contenuti sulle proteine ​​conosciute in modo che potesse apprendere e prevedere il linguaggio delle proteine ​​nello stesso modo in cui questi modelli apprendono il linguaggio umano e come WhatsApp sa suggerirti le parole da usare. Poi abbiamo potuto chiederle della grammatica specifica che porta solo alcune proteine ​​a formare condensati all’interno delle cellule. È un problema molto impegnativo e sbloccarlo ci aiuterà a imparare le regole del linguaggio della malattia”.

La tecnologia di apprendimento automatico si sta sviluppando a un ritmo rapido a causa della crescente disponibilità di dati, maggiore potenza di calcolo e progressi tecnici che hanno creato algoritmi più potenti.

Un ulteriore utilizzo dell’apprendimento automatico potrebbe trasformare la futura ricerca sul cancro e sulle malattie neurodegenerative. Si potrebbero fare scoperte oltre ciò che gli scienziati attualmente già sanno e ipotizzano sulle malattie e potenzialmente anche oltre ciò che il cervello umano può capire senza l’aiuto dell’apprendimento automatico.

Il Dottor Saar ha spiegato: “L’apprendimento automatico può essere libero dai limiti di ciò che i ricercatori pensano siano gli obiettivi per l’esplorazione scientifica e significherà che verranno scoperte nuove connessioni che non abbiamo ancora nemmeno concepito. È davvero molto eccitante”.

La rete sviluppata è stata ora resa disponibile gratuitamente ai ricercatori di tutto il mondo per consentire a più scienziati di lavorare sui progressi.

Fonte:PNAS