• 29 May 2024
Gemelli digitali, AI e microbiota

Indice

Un gemello digitale del nostro microbiota intestinale. Questa la nuova linea della ricerca scientifica che utilizza l’AI per guardare al futuro.

Ricerca e predittività diagnostica

I ricercatori dell’Università di Chicago sono riusciti da tempo a sviluppare un gemello digitale di un bioma infantile tramite uno strumento di intelligenza artificiale chiamato Q-net. La riproduzione algoritmica ottenuta servirà per studiare le modalità di riproduzione e di interazione degli stessi microbiomi. Questa è una strada molto importante e ancora tutta da strutturare. Le principali caratteristiche di una simile scoperta riguardano soprattutto l’ottimizzazione del tempo. Accelerare i processi di studio che riguardano queste interazioni a livello laboratoriale equivale ad avere possibilità di diagnosi predittive (con percentuale attualmente attestata sull’80%) sullo sviluppo di potenziali patologie.

E cosa porta, nello specifico, l’adozione di gemelli digitali in campo medico e nella ricerca? Prima di tutto la non necessità di intervenire unicamente su di un soggetto (fisico) per avere campioni biologici invasivi. Questo perché un gemello digitale sarà, in questo caso, la rappresentazione virtuale di un dato microbioma lungo tutto il suo ciclo di vita e di evoluzione. Questa rappresentazione tecnologica ha la caratteristica di poter essere aggiornata attraverso dati in tempo reale. Inoltre è ideale per produrre delle specifiche simulazioni, con un conseguente apprendimento e un ragionamento che saranno automatici e in grado di agevolare il processo decisionale.

AI e personalizzazione delle cure

Nel contesto scientifico quindi, la creazione di un gemello digitale di un individuo o di una parte di esso, può consentire ai medici di sviluppare una vera e propria prognosi personalizzata, potendo così testare diverse soluzioni di trattamento. E i dati che vengono raccolti e comparati continuamente in base alle evidenze trattate anche in modalità algoritmica, sono l’esempio non solo di predisposizioni genetiche. Molte malattie, (soprattutto croniche), devono il loro insorgere a diversi fattori ambientali. Questi possono in diversi modi influenzare in maniera importante sia il loro decorso che la gravità che ne consegue.

Sappiamo che le nostre abitudini di tipo alimentare ed esistenziale, l’inquinamento dell’ambiente in cui viviamo e spesso la tossicità di alcuni cibi, insieme con l’assunzione di farmaci caratterizzano il microbioma intestinale. Questo rappresenta la sintesi di tutti quei microrganismi contenuti nell’intestino che sono capaci di sintetizzare per noi vitamine e altre sostanze che proteggono il nostro organismo dall’attacco di potenziali agenti patogeni e allergeni. Dal microbiota e dal suo stato di salute ne deriva una buona resistenza immunitaria, oltre che vascolare e mentale.

Gemelli digitali e simulazione di sistemi

La cosa affascinante è che per ogni essere umano esiste un diverso microbiota. E questo corredo di batteri intestinali può trovare nella diversificazione tecnologica dell’AI, una chiara soluzione di visione globale e perfetta, ossia nella generazione di un gemello digitale personalizzato. A questo punto va trasposto il tutto sull’addestramento continuo di un digital twin che riporti una rappresentazione, appunto digitale, completa e accurata di ciò che si vuole studiare. La simulazione di un sistema complesso che l’AI mette in scena è la prova di una simulazione ben precisa di ciò su cui si intende fare ricerca.

E tutto questo perché un gemello digitale non è addestrato nel rispondere ad una singola domanda, ma cerca sempre di rispecchiare un dato sistema nel suo complesso.

E tutto questo cosa richiede? Come si procede e in che modo è fattibile questa doppia linea di osservazione diretta e profonda? La personalizzazione di un gemello digitale, che sia completamente funzionale, richiede un’innovazione davvero radicale in quelle che sono le attuali tecnologie mininvasive. Riuscire a misurare i metaboliti critici e la composizione del microbiota nell’arco di un tempo stabilito, richiede una procedura ben definita. È chiaro quindi che si stia parlando di addestramento tramite tecnologie di intelligenza artificiale e deep learning affinché sia possibile uniformare e adattare il gemello ai dati specifici di ogni singolo paziente preso in esame.

Microbiota e algoritmi

Riuscire ad avere una chiara visione in fase evolutiva e quindi predittiva delle casistiche inerenti a determinate patologie, vorrebbe dire avere un quadro realmente valido sulle diagnosi dei pazienti. Un modo questo completamente nuovo di approcciare alla personalizzazione reale e concreta delle cure.

Certo, il gemello digitale del microbioma umano è davvero un concetto emergente nel campo della medicina, ma l’adozione dell’AI in questo campo aprirà delle porte davvero fondamentali, soprattutto per la ricerca. Riuscire a capire in maniera molto più chiara le complesse interazioni tra il microbioma, la genetica e l’ambiente potrebbe portare a nuovi approcci per prevenire e trattare una serie di patologie, anche croniche. L’utilizzo dell’AI in questo caso prevederebbe la raccolta e l’analisi di enormi quantità di dati. E oltre a questo, lo sviluppo di modelli matematici e computazionali sofisticati per rappresentare le complesse interazioni tra i diversi microrganismi presenti all’interno del microbioma sarebbe la prima base da costruire.

Conclusioni

Sono davvero tante le dinamiche che regolano questa parte così importante del nostro organismo e ad oggi la ricerca si sta interrogando su di una serie di domande ancora senza risposta. L’Intelligenza artificiale potrebbe allora fare la differenza. Non è ancora chiaro infatti, quali specie microbiche siano più importanti per la nostra salute, o come le diverse specie interagiscano tra loro e con l’ospite. Le crescenti evidenze che la disbiosi del microbioma infantile possa portare ad una riduzione importante dello sviluppo cognitivo apre a molte visioni prospettiche sull’utilizzo allora dell’AI. Sta alla specificità dei programmi di analisi e ricerca, l’intenzione di adottare modelli di apprendimento automatico che possano fare la differenza e soprattutto abbreviare i tempi di risoluzione e risposte.

Il gemello digitale può rappresentare un’entità fisica, vivente o non vivente, una persona o un sistema anche complesso. Può scambiare dati e informazioni con la sua controparte fisica, sia in modalità sincrona (in tempo reale), che asincrona (in tempi successivi).1

  1. ↩︎