Un orologio dell’invecchiamento, che funziona grazie a trasformatori basati sull’intelligenza artificiale (IA), e’ in grado di fornire informazioni su invecchiamento, malattie e nuovi approcci terapeutici. Lo dimostra lo studio condotto da Insilico Medicine, societa’ di ricerca farmacologica basata sull’intelligenza artificiale generativa (IA), pubblicato sulla rivista, Aging. L’azienda, in fase clinica, ha annunciato la creazione di un nuovo orologio per l’invecchiamento multimodale basato su trasformatori, in grado di elaborare diverse serie di dati e di fornire informazioni sui biomarcatori dell’invecchiamento, di mapparli sui geni rilevanti sia per l’invecchiamento che per le malattie e di scoprire nuovi approcci terapeutici progettati per rallentare o invertire l’invecchiamento e le malattie ad esso correlate.
L’azienda ha chiamato l’orologio dell’invecchiamento, Precious1GPT, in riferimento al potente ‘Unico Anello’ del Signore degli Anelli. “Da tempo utilizziamo le reti neurali profonde (Dnn) per comprendere meglio le malattie umane e la biologia dell’invecchiamento”, afferma Alex Zhavoronkov, fondatore e Chief Executive Officer (CEO) di Insilico Medicine e autore corrispondente dello studio. “Ora, grazie ai grandi progressi nelle capacita’ dell’intelligenza artificiale generativa (IA), tra cui i trasformatori, siamo in grado di accelerare ulteriormente questo processo per realizzare un orologio dell’invecchiamento in grado non solo di identificare i punti di intersezione tra invecchiamento e malattia, ma anche di collegare queste informazioni a obiettivi terapeutici perseguibili”, ha continuato Zhavoronkov.
Le reti neurali profonde (DNN), basate sui trasformatori sono diventate disponibili solo di recente. In un primo momento, gli scienziati impiegavano algoritmi su dati non etichettati e poi li affinavano ulteriormente con serie piu’ piccole di dati etichettati. I modelli trasformatori multimodali possono elaborare diversi tipi di dati, tra cui quelli genomici, proteomici, di microscopia, di chimica computazionale e di imaging clinico.
Ls ricerca su Precious1GPT
Nello studio, il gruppo di ricercatori ha utilizzato un metodo, chiamato Precious1GPT, che prevede un modello basato su un trasformatore multimodale addestrato su dati diversi, tra cui il sequenziamento dell’acido ribonucleico (RNA) e la metilazione epigenetica per la previsione dell’eta’ e ha identificato i geni piu’ rilevanti sia per l’invecchiamento che per le malattie. Il trasformatore multimodale e’ stato in grado di prevedere l’eta’ biologica e di distinguere tra campioni malati e campioni di controllo.
Gli scienziati hanno poi inserito gli elenchi di geni nel motore di identificazione dei bersagli dell’intelligenza artificiale di Insilico Medicine, PandaOmics, e hanno scoperto fattori altamente associati sia all’invecchiamento che a quattro malattie legate all’eta’, quali fibrosi polmonare idiopatica, broncopneumopatia cronica ostruttiva, morbo di Parkinson e insufficienza cardiaca. Sia il gene Aplnr che il gene IL23R sono emersi come potenziali attori nel ritardo e il trattamento delle malattie legate all’eta’.
“L’applicazione della biologia generativa all’invecchiamento e alle malattie, utilizzando un approccio basato sui trasformatori, ci fornisce nuove conoscenze su come interagiscono questi complessi processi biologici e indizi su come rallentare o invertire il loro progresso attraverso nuovi approcci terapeutici”, ha affermato Frank Pun, responsabile dell’ufficio di Hong Kong di Insilico Medicine e coautore dello studio.