L’IA aiuta a riconoscere tumori e virus

La tecnica di Intelligenza artificiale alla base del riconoscimento facciale è stata utilizzata per aiutare a riconoscere tumori e virus scoprendone i segni nel nucleo delle cellule: è quanto dimostra di fare Ainu, un nuovo modello di Intelligenza Artificiale sviluppato dal gruppo di ricerca internazionale guidato da Davide Carnevali, del Centro per la Regolazione Genomica di Barcellona. Il risultato è pubblicato sulla rivista Nature Machine Intelligence e potrà aiutare a diagnosticare malattie e infezioni in tempi molto rapidi, ma richiede l’uso di microscopi molto potenti.

Le analisi delle immagini con l’IA ha fatto enormi progressi in questi anni e le stesse tecniche usate  per il riconoscimento dei volti o per le auto a guida autonoma possono ora essere aiutare a riconoscere alcune patologie in modo precoce.

Lo strumento Ainu, acronimo di AI del Nucleo, esegue scansioni di immagini ad alta risoluzione nel nucleo cellulare ottenute con un’innovativa tecnica di microscopia detta Storm. Foto con dettagli di appena 20 nanometri, ossia 5.000 volte più piccoli dello spessore di un capello, che permettono di riconoscere anomalie nella struttura tridimensionale del Dna, anche a poche ore dall’ingresso di un virus. Dettagli impossibili da riconoscere per l’occhio umano ma non per l’IA.

Oggi per eseguire diagnosi di questo tipo è necessario attendere manifestazioni ben visibili dalla patologia, ma “pensiamo che, un giorno, questo tipo di informazioni possa far guadagnare ai medici tempo prezioso per monitorare le malattie, personalizzare i trattamenti e migliorare i risultati per i pazienti”, ha detto Pia Cosma, co-autrice dello studio e ricercatrice del Crg.

Uno dei limiti della nuova tecnica, sottolineano gli stessi ricercatori, è la disponibilità negli ospedali di microscopi sofisticati come Storm, che ha costi e manutenzione elevati: inoltre il sistema permette di analizzare solo poche cellule per volta. Trasformazioni che avranno bisogno di tempo, spiegano gli autori, ma la tecnica potrebbe invece essere già facilmente usata dai centri di ricerca che lavorano le cellule staminali, in quanto il metodo permette già oggi di riconoscerle nei tessuti in modo molto facile e rapido.