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Ricerche

L'intelligenza artificiale potrebbe 'decifrare il linguaggio dell'Alzheimer'

G3BP1 microtubules arsenite 002Nell'immagine del microscopio a fluorescenza, i condensati proteici che si formano all'interno delle cellule viventi. (Fonte: Weitz Lab, Harvard University)

I potenti algoritmi utilizzati da Netflix, Amazon e Facebook possono 'prevedere' il linguaggio biologico del cancro e delle malattie neurodegenerative come l'Alzheimer, secondo quanto hanno scoperto degli scienziati.


La grande quantità di dati prodotti in decenni di ricerca sono stati immessi in un modello di linguaggio del computer per vedere se l'intelligenza artificiale può fare scoperte più avanzate rispetto agli umani.


Accademici del St John's College all'Università di Cambridge, hanno scoperto che la tecnologia di apprendimento automatico potrebbe decifrare la 'lingua biologica' del cancro, dell'Alzheimer e di altre malattie neurodegenerative. Il loro studio innovativo è pubblicato su PNAS e potrebbe essere usato in futuro per "correggere gli errori grammaticali all'interno delle cellule che causano la malattia".


Il prof. Tuomas Knowles, autore senior dello studio, docente del St John's College, ha dichiarato:

"Portare la tecnologia di apprendimento automatico nella ricerca sulle malattie neurodegenerative e nel cancro è un cambio assoluto di gioco. Alla fine, l'obiettivo sarà usare l'intelligenza artificiale per sviluppare farmaci mirati che alleviano drasticamente i sintomi o prevengono del tutto la demenza".


Ogni volta che Netflix consiglia di guardare una serie o Facebook suggerisce qualcuno con cui fare amicizia, le piattaforme usano potenti algoritmi di apprendimento automatico per fare supposizioni altamente informate su ciò che la gente farà dopo. Gli assistenti vocali come Alexa e Siri possono persino riconoscere le singole persone e 'chiacchierare' istantaneamente con te.


La dott.ssa Kadi Liis Saar, prima autrice dello studio e ricercatrice del St John's College, ha usato una tecnologia di apprendimento automatico simile per addestrare un modello di linguaggio su larga scala che doveva esaminare ciò che accade quando qualcosa va storto con le proteine ​​all'interno del corpo e che causa le malattie:

"Il corpo umano è la sede di migliaia e migliaia di proteine ​​e gli scienziati non conoscono ancora la funzione di molte di loro. Abbiamo chiesto a un modello di linguaggio basato sulla rete neurale di imparare il linguaggio delle proteine.

"Abbiamo chiesto specificamente al programma di imparare il linguaggio dei condensati biomolecolari cambia-forma, goccioline di proteine ​presenti sulle cellule, che gli scienziati hanno davvero bisogno di comprendere per decodificare il linguaggio della funzione biologica e del malfunzionamento che causa il cancro e le malattie neurodegenerative come l'Alzheimer. Abbiamo trovato che potrebbe imparare, senza che gli venga detto esplicitamente, quello che gli scienziati hanno già scoperto sul linguaggio delle proteine in decenni di ricerca".


Le proteine ​​sono molecole grandi e complesse con molti ruoli critici nel corpo. Fanno la maggior parte del lavoro nelle cellule e sono necessari per la struttura, la funzione e la regolazione dei tessuti e degli organi del corpo; gli anticorpi, ad esempio, sono una proteina che protegge il corpo. Le malattie di Alzheimer, Parkinson e Huntington sono tre delle più comuni malattie neurodegenerative, ma gli scienziati credono che ce ne siano diverse centinaia.


Nell'Alzheimer, che colpisce 50 milioni di persone in tutto il mondo, le proteine diventano malvagie, formano i ciuffi e uccidono le cellule nervose sane. Un cervello sano ha un sistema di controllo della qualità che gestisce in modo efficace queste masse potenzialmente pericolose di proteine, chiamate aggregati.


Gli scienziati ora pensano che alcune proteine ​​disordinate formino anche gocce di proteine ​​simili a liquido, chiamate 'condensati', che non hanno una membrana e si fondono liberamente l'una con l'altra. A differenza degli aggregati delle proteine ​​che sono irreversibili, i condensati di proteine ​​possono formarsi e riformarsi e sono spesso paragonati ai grumi di cera cambia-forma delle lampade 'lava'.


Il prof. Knowles ha detto:

"I condensati di proteine ​​hanno recentemente attirato molta attenzione nel mondo scientifico perché controllano gli 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 collegato con queste gocce di proteine ​​può portare a malattie come il cancro. Questo è il motivo per cui ​​è vitale portare la tecnologia naturale di elaborazione del linguaggio nella ricerca sulle origini molecolari del malfunzionamento delle proteine, se vogliamo riuscire a correggere gli errori grammaticali all'interno delle cellule che causano le malattie".


La dott.ssa Saar ha dichiarato:

"Abbiamo alimentato l'algoritmo con tutti i dati che abbiamo sulle proteine ​​conosciute così che potesse imparare e prevedere il linguaggio delle proteine ​​allo stesso modo in cui questi modelli apprendono il linguaggio umano e come Whatsapp sa come suggerire le parole da usare.

"Quindi siamo riusciti a chiedergli a proposito della grammatica specifica che conduce solo alcune proteine ​​a formare condensati all'interno delle cellule. È un problema molto impegnativo e il suo sblocco ci aiuterà ad apprendere le regole del linguaggio della malattia".


La tecnologia di apprendimento automatico si sta sviluppando a un ritmo rapido per la disponibilità crescente di dati, l'aumento della potenza di calcolo e i progressi tecnici che hanno creato algoritmi più potenti. L'ulteriore uso dell'apprendimento automatico potrebbe trasformare il futuro della ricerca sul cancro e sulle malattie neurodegenerative.


Le scoperte potrebbero riguardare cose oltre a quelle che gli scienziati conoscono e ipotizzano attualmente sulle malattie, e potenzialmente anche oltre ciò che il cervello umano può capire senza l'aiuto dell'apprendimento automatico.


La dott.ssa Saar ha spiegato:

"L'apprendimento automatico può essere privo delle limitazioni di ciò che i ricercatori ritengono siano gli obiettivi dell'esplorazione scientifica e può significare che si possano trovare nuove connessioni che non abbiamo ancora nemmeno concepito. È davvero molto entusiasmante".


La rete sviluppata è stata resa accessibile liberamente per i ricercatori di tutto il mondo, per consentire ad altri scienziati di applicare i progressi.

 

 

 


Fonte: University of Cambridge (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: Kadi Saar, Alexey Morgunov, Runzhang Qi, William Arter, Georg Krainer, Alpha Lee, Tuomas Knowles. Learning the molecular grammar of protein condensates from sequence determinants and embeddings. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2021, DOI

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