Algoritmi utilizzati da aziende come Netflix potrebbero decifrare il linguaggio biologico delle malattie neurodegenerative

Gli algoritmi potenti utilizzati da aziende come Netflix (NFLX ), Facebook (META ) e Amazon (AMZN ) potrebbero avere importanti implicazioni nel settore sanitario. Hanno dimostrato la capacità di prevedere il linguaggio biologico del cancro e di altre malattie neurodegenerative come l’Alzheimer.

Questa iniziativa è stata intrapresa da accademici del St. John’s College, Università di Cambridge, che hanno alimentato grandi dati prodotti nel corso di decenni in un modello di linguaggio del computer. L’obiettivo era vedere se l’intelligenza artificiale (AI) potesse fare scoperte più avanzate rispetto agli esseri umani e hanno scoperto proprio questo con la capacità della tecnologia di decifrare il linguaggio biologico.

Lo studio è stato pubblicato sulla rivista scientifica PNAS, intitolato “Apprendere la grammatica molecolare dei condensati di proteine da determinanti di sequenza ed embedding.” Secondo gli esperti, potrebbe essere utilizzato per “correggere gli errori grammaticali all’interno delle cellule che causano la malattia.”

Il professor Tuomas Knowles è l’autore principale del documento e un Fellow del St. John’s College.

“Introdurre la tecnologia di apprendimento automatico nella ricerca sulle malattie neurodegenerative e sul cancro è un vero e proprio cambiamento di gioco. In ultima analisi, l’obiettivo sarà quello di utilizzare l’intelligenza artificiale per sviluppare farmaci mirati per alleviare drasticamente i sintomi o per prevenire la demenza in generale.”

Algoritmi potenti

Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzati da aziende come Netflix e Facebook fanno previsioni molto educate sui consumatori e su cosa faranno dopo. Questo è ciò che accade quando Netflix consiglia un nuovo film o Facebook consiglia un nuovo amico. Gli assistenti vocali come Alexa e Siri possono riconoscere gli individui subito e rispondere.

La dottoressa Kadi Liis Saar è l’autore principale del documento e un Research Fellow del St. John’s College. Ha utilizzato una tecnologia simile per addestrare un modello di linguaggio su larga scala, che aveva lo scopo di identificare cosa sta accadendo alle proteine durante la malattia.

“Il corpo umano è sede di migliaia e migliaia di proteine e gli scienziati non conoscono ancora la funzione di molte di esse. Abbiamo chiesto a una rete neurale basata su un modello di linguaggio di apprendere il linguaggio delle proteine”, ha detto.

“Abbiamo chiesto specificamente al programma di apprendere il linguaggio dei condensati biomolecolari che cambiano forma — gocce di proteine trovate nelle cellule — che gli scienziati realmente necessitano di comprendere per capire il linguaggio della funzione biologica e della disfunzione che causano il cancro e le malattie neurodegenerative come l’Alzheimer. Abbiamo scoperto che poteva apprendere, senza essere stato esplicitamente istruito, ciò che gli scienziati hanno già scoperto sul linguaggio delle proteine nel corso di decenni di ricerca.”

Gli scienziati ritengono che esistano diverse centinaia di malattie neurodegenerative, con le più comuni che sono l’Alzheimer, il Parkinson e la malattia di Huntington. L’Alzheimer colpisce 50 milioni di persone in tutto il mondo e, durante la malattia, le proteine formano grumi e uccidono cellule nervose sane.

Condensati di proteine e tecnologia NLP

Con un cervello sano, queste masse di proteine possono essere eliminate in modo efficace. Secondo scoperte più recenti, gli scienziati ritengono ora che alcune proteine disordinate formino condensati, che sono gocce liquide di proteine. Queste non hanno una membrana e si fondono liberamente l’una con l’altra e possono formarsi e riformarsi.

“I condensati di proteine 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”, ha detto il professor Knowles.

“Qualsiasi difetto connesso a queste gocce di proteine può portare a malattie come il cancro. Questo è il motivo per cui è fondamentale introdurre la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale nella ricerca sulle origini molecolari della disfunzione delle proteine se vogliamo essere in grado di correggere gli errori grammaticali all’interno delle cellule che causano la malattia”, ha continuato.

“Abbiamo alimentato l’algoritmo con tutti i dati disponibili sulle proteine note in modo che potesse apprendere e prevedere il linguaggio delle proteine allo stesso modo in cui questi modelli apprendono il linguaggio umano e come WhatsApp sa suggerire parole da utilizzare”, ha detto la dottoressa Saar.

“Quindi siamo stati in grado di chiedergli della grammatica specifica che porta solo alcune proteine a formare condensati all’interno delle cellule. È un problema molto impegnativo e risolverlo ci aiuterà a imparare le regole del linguaggio della malattia”, ha continuato la dottoressa Saar.

I principali driver dietro questo progresso tecnologico sono la crescente quantità di dati disponibili, una maggiore potenza di calcolo e progressi tecnici. L’apprendimento automatico ha il potenziale di trasformare drasticamente la ricerca in questi settori, consentendo scoperte che non sarebbero mai state previste.

Secondo la dottoressa Saar, “L’apprendimento automatico può essere libero dalle limitazioni di ciò che gli ricercatori ritengono siano gli obiettivi dell’esplorazione scientifica e significherà che nuove connessioni saranno trovate che non abbiamo ancora concepito. È veramente molto emozionante.”

La nuova rete è disponibile ai ricercatori di tutto il mondo e un numero crescente di scienziati si sta coinvolgendo.