La ricerca mostra come i modelli di AI riescano a individuare i segnali di instabilità molecolare prima che la malattia si manifesti, con risultati già testati su cancro, diabete e Covid-19
Eugenio Spagnuolo
5 maggio – 18:25 – MILANO
Ogni malattia ha una preistoria. Prima che compaiano i primi sintomi, prima che qualsiasi esame riveli qualcosa di anomalo, i sistemi biologici del corpo hanno già cominciato a cambiare: certi gruppi di molecole oscillano in modo diverso, le connessioni tra loro si fanno insolite, qualcosa si avvicina a un punto critico. E la medicina tradizionale arriva (quasi) sempre dopo. Ma una ricerca pubblicata sulla rivista Intelligent Medicine sostiene che l’intelligenza artificiale potrebbe cambiare questo schema, inegnandoci a leggere quei segnali impercettibili in tempo reale, prima che la malattia arrivi davvero.
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I ricercatori chiamano questo approccio “teoria dei biomarcatori di rete dinamica”. In condizioni normali, geni, proteine e segnali chimici lavorano in relativo equilibrio. Ma quando qualcosa comincia ad andare storto, certi gruppi di molecole iniziano a comportarsi in modo irregolare, come una struttura prima che ceda. Negli studi sull’influenza, per esempio, questo approccio ha permesso
