Un algoritmo come quello di Facebook per decifrare il linguaggio del cancro: lo studio
Algoritmo come Facebook per decifrare il linguaggio del cancro: la scoperta. Così come Facebook trova le affinità e suggerisce le amicizie, un algoritmo può decifrare il linguaggio biologico del cancro e di alcune malattie neurodegenerative. È il risultato a cui sono arrivati i ricercatori del St. John’s College e dell’Università di Cambridge, che hanno condotto uno studio scoprendo proprio il linguaggio biologico di queste malattie.
Gli studiosi, come riporta il Daily Mail, hanno “creato” una sorta di algoritmo, simile a quelli utilizzati da Netflix, Amazon e Facebook per suggerire nuovi amici, per capire cosa succede quando qualcosa va storto con le proteine che portano allo sviluppo di una malattia come il cancro, l’Alzheimer ed altre malattie neurodegenerative.
Gli studiosi sono riusciti a programmare l’algoritmo per apprendere il linguaggio di alcune proteine particolari trovate nelle cellule, al fine di comprenderne la funzione e l’eventuale malfunzionamento.
Lo ha spiegato il professor Thomas Knowles, che ha collaborato allo studio: “Qualsiasi difetto connesso a queste goccioline proteiche 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 fondamentale se vogliamo essere in grado di correggere gli errori grammaticali all’interno delle cellule che causano la malattia”.
Imparando il linguaggio di queste goccioline proteiche, il team può quindi “correggere gli errori grammaticali all’interno delle cellule che causano malattie”.
Algoritmo come Facebook per decifrare il linguaggio del cancro: la scoperta
La tecnologia di apprendimento automatico ha fatto scalpore nel settore tecnologico: Netflix la usa per consigliare serie, Facebook suggerisce qualcuno da amico e Alexa di Amazon ha un algoritmo per riconoscere le persone in base alla loro voce. Il mondo medico usa una tecnologia simile per salvare vite umane.
“Portare la tecnologia di apprendimento automatico nella ricerca sulle malattie neurodegenerative e sul cancro è un punto di svolta assoluto”, ha affermato Knowles, autore principale dello studio. “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”.
Il dottor Kadi Liis Saar, ricercatore presso il St John’s College, è stato incaricato di progettare il modello linguistico su larga scala per scoprire i segreti della proteina, ha affermato: “Il corpo umano ospita migliaia e migliaia di proteine e gli scienziati non conoscono ancora la funzione di molte di esse. Abbiamo chiesto a un modello di linguaggio basato su una rete neurale di apprendere il linguaggio delle proteine.
Abbiamo chiesto specificamente 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”.
Alzheimer, Parkinson e Huntington sono tre delle malattie neurodegenerative più comuni.
Ma gli scienziati ritengono che ce ne siano diverse centinaia. Nell’Alzheimer, che colpisce 50 milioni di persone in tutto il mondo, le proteine 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 spesso sono paragonati a macchie di cera.
Knowles ha affermato. “I condensati proteici hanno recentemente attirato molta attenzione nel mondo scientifico perché controllano eventi chiave nella cellula come l’espressione genica – come il nostro DNA viene convertito in proteine - 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 fondamentale se vogliamo essere in grado di correggere gli errori grammaticali all’interno delle cellule che causano la malattia”.
Questa tecnologia si sta sviluppando velocemente grazie al continuo flusso di dati, della maggiore potenza di calcolo e dei progressi tecnici che hanno creato algoritmi più potenti.
“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 parole da usare”, ha detto il dott. Saar.
Questo nuovo tipo di approccio può segnare una svolta nella futura ricerca sul cancro e sulle malattie neurodegenerative.
“L’apprendimento automatico può liberarsi dai limiti di ciò che i ricercatori pensano siano gli obiettivi dell’esplorazione scientifica e ciò significherà che verranno scoperte nuove connessioni che non abbiamo nemmeno concepito”, ha spiegato il dott. Saar.
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