Prevedere le malattie genetiche in anticipo, la nuova intelligenza artificiale
Barbara Zagato
5 min read
Prevedere le malattie genetiche
Prevedere le malattie genetiche in anticipo è sempre stato il sogno di molti ricercatori ma oggi, grazie alla nuova tecnologia ed intelligenza artificiale, pare sia diventato possibile anche questo.
Nel vasto mondo della ricerca scientifica, progressi straordinari possono accadere in un lasso di tempo relativamente breve.
La storia di Žiga Avsec, un ricercatore di DeepMind, è un esempio di come l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale possano avere un impatto rivoluzionario nel campo della genomica, offrendo una nuova prospettiva sulla prevenzione e la comprensione delle malattie genetiche.
Alla ricerca dell’ago nel pagliaio: prevedere le malattie genetiche in anticipo
Mentre stava completando il suo dottorato in fisica, Žiga Avsec si è trovato coinvolto in un progetto di ricerca dedicato allo studio delle malattie rare.
L’obiettivo era individuare le mutazioni genetiche responsabili di una rara malattia mitocondriale.
Tuttavia, ciò che rendeva questa sfida particolarmente complessa era la vastità del genoma umano, un intricato codice composto da milioni di potenziali “colpevoli” sotto forma di mutazioni del DNA in grado di influenzare il corretto funzionamento del nostro organismo.
Tra queste mutazioni, Avsec e il suo team avevano particolare interesse per le varianti missenso, piccole modifiche nel codice genetico che portavano alla formazione di amminoacidi diversi all’interno delle proteine.
Gli amminoacidi sono gli elementi costitutivi delle proteine, molecole fondamentali per il funzionamento del corpo umano.
Anche le più piccole variazioni in queste molecole potevano avere
L’enorme complessità del genoma umano
Il genoma umano ospita ben 71 milioni di possibili varianti missenso, con ogni individuo medio che ne presenta oltre 9000.
Nonostante la maggior parte di queste mutazioni siano innocue, alcune sono collegate a malattie genetiche ben conosciute come l’anemia falciforme o la fibrosi cistica, ma anche a condizioni più complesse come il diabete di tipo 2, il quale può scaturire da una combinazione di queste piccole modifiche genetiche.
La domanda chiave che tormentava Avsec e i suoi colleghi era: “Come possiamo stabilire quali di queste mutazioni sono veramente pericolose?”.
La verità era che, nella stragrande maggioranza dei casi, questa era un’incognita senza risposta.
Di circa quattro milioni di varianti missenso identificate nell’uomo, solo il 2% era stato classificato come patogeno o benigno, un risultato ottenuto dopo anni di costose ricerche.
Inoltre, lo studio degli effetti di una singola mutazione missenso poteva richiedere mesi di lavoro intensivo.
AlphaMissense: l’IA di DeepMind che ridefinisce la genomica
Tutto è cambiato il 19 settembre con il lancio di AlphaMissense, un modello di apprendimento automatico sviluppato da Google DeepMind.
Questo strumento ha la capacità di accelerare notevolmente il processo di analisi delle varianti missenso, prevedendo con un’accuratezza del 90% la probabilità che una specifica mutazione possa causare una malattia.
AlphaMissense si basa su AlphaFold, un modello innovativo di DeepMind che ha rivoluzionato la predizione della struttura delle proteine.
Tuttavia, mentre AlphaFold si concentra sulla struttura proteica, AlphaMissense adotta un approccio più simile a un modello linguistico, simile a quelli utilizzati nell’intelligenza artificiale, come ChatGPT di OpenAI.
Questo modello di apprendimento automatico è stato allenato utilizzando il linguaggio della biologia umana e delle scimmie, il che significa che comprende come dovrebbero apparire le normali sequenze di amminoacidi nelle proteine.
Quando gli viene presentata una sequenza errata, il sistema riconosce l’anomalia, proprio come se si trattasse di una parola fuori posto in una frase.
Jun Cheng, coautore dell’articolo su AlphaMissense, spiega che “è un modello linguistico, ma addestrato sulle sequenze proteiche. Se sostituissimo una parola in una frase inglese, una persona competente nella lingua sarebbe in grado di rilevare se la modifica cambierà o meno il significato della frase”.
AlphaMissense in azione: dall’analisi delle proteine alle mutazioni genetiche
Il funzionamento di AlphaMissense può essere paragonato a quello di un libro di ricette.
Mentre AlphaFold si preoccupava di capire come gli ingredienti si combinassero tra loro per creare un piatto, AlphaMissense si concentra su cosa potrebbe accadere se si utilizzasse un ingrediente completamente sbagliato.
Il modello assegna a ciascuna delle 71 milioni di possibili varianti missenso un “punteggio di patogenicità” compreso tra 0 e 1, basandosi sulle conoscenze riguardo agli effetti di mutazioni simili.
Un punteggio più alto indica una maggiore probabilità che una mutazione causi o sia correlata a una malattia.
I ricercatori di DeepMind hanno collaborato con Genomics England, un’organizzazione governativa britannica, per confrontare le previsioni di AlphaMissense con studi reali su varianti missenso precedentemente identificate.
Il risultato è stato straordinario: AlphaMissense ha dimostrato un’accuratezza del 90% e ha classificato correttamente l’89% delle varianti esistenti.
Le potenziali applicazioni di alphaMissense
Ora, i ricercatori hanno a disposizione uno strumento che consente loro di valutare rapidamente se una specifica variante missenso potrebbe essere legata a una malattia.
Si spera che, proprio come AlphaFold ha rivoluzionato la scoperta di farmaci e la cura del cancro, AlphaMissense possa accelerare la ricerca sulle mutazioni genetiche, consentendo diagnosi più tempestive delle malattie e l’identificazione di nuove terapie.
Avsec, uno dei ricercatori coinvolti nello sviluppo di AlphaMissense, esprime la sua speranza: “Spero che queste previsioni ci possano fornire una visione più approfondita su quali varianti causino le malattie e che abbiano altre applicazioni nell’ambito della genomica”.
Tuttavia, i ricercatori sottolineano che le previsioni di AlphaMissense non dovrebbero essere utilizzate in modo isolato, ma piuttosto come guida per la ricerca nel mondo reale.
Questo strumento può contribuire a stabilire le priorità nel lungo processo di associazione tra mutazioni genetiche e malattie, consentendo l’eliminazione rapida delle cause meno probabili.
Inoltre, AlphaMissense può contribuire a una migliore comprensione delle regioni trascurate del nostro codice genetico, grazie a un parametro che misura l'”essenzialità” di ogni gene, ossia quanto sia vitale per la sopravvivenza umana.
Nonostante la funzione di molti geni sembri essenziale, nel 20% dei casi non ne conosciamo ancora bene la specifica funzione.
Un passo avanti per la genomica
Sebbene AlphaMissense non sia un sistema “sbalorditivo” come AlphaFold, il suo potenziale impatto sulla medicina e sulla ricerca scientifica è enorme.
Secondo Ewan Birney, vicedirettore generale del Laboratorio europeo di biologia molecolare, il modello potrebbe essere particolarmente utile per i medici che cercano di diagnosticare rapidamente condizioni genetiche sospette nei bambini.
Birney cita l’esempio del gene Rpe65, responsabile di gravi problemi alla vista se non trattato con terapia genica, che potrebbe essere diagnosticato con maggiore precisione grazie ad AlphaMissense.
Oltre a svelare gli effetti delle mutazioni a livello di singola lettera, AlphaMissense rappresenta un esempio del potenziale delle intelligenze artificiali nella biologia.
Nonostante non sia stato specificamente allenato per affrontare il problema delle varianti missenso, il modello può contribuire a una migliore comprensione di tutto il genoma e del suo funzionamento.
In altre parole, da un semplice ricettario, l’IA sta diventando il cuoco di un ristorante completo, aprendo nuove strade nella nostra comprensione della biologia e delle malattie genetiche.
