Un nuovo studio scientifico ha rivelato che l’Intelligenza Artificiale (IA) può essere più efficace dei medici nel prevedere lo sviluppo e la qualità degli organoidi, piccoli tessuti coltivati in laboratorio che riproducono la struttura e la funzione di organi biologici. Questa ricerca, pubblicata sulla rivista Communications Biology, è stata condotta da un team di esperti della Kyushu University, della Nagoya University in Giappone e dell’Università di Kyushu, sotto la guida di Hidetaka Suga.
Gli organoidi sono sempre più utilizzati nella ricerca biomedica per studiare malattie come l’Alzheimer o il cancro, nonché per analizzare gli effetti dei farmaci e facilitare i trapianti. I ricercatori hanno sviluppato un sistema di deep learning basato sull’intelligenza artificiale, progettato per prevedere come si svilupperanno gli organoidi durante le prime fasi della loro crescita. Utilizzando 1200 immagini in campo chiaro suddivise in diverse categorie di qualità, e altre 300 per testare il modello, il team ha concentrato la propria indagine sugli organoidi ipotalamo-ipofisari, che replicano le funzioni della ghiandola pituitaria, coinvolta nella produzione dell’ormone adrenocorticotropo (ACTH).
Questo ormone è cruciale per la regolazione dello stress, del metabolismo, della pressione sanguigna e dell’infiammazione. La sua carenza può causare affaticamento, anoressia e altri gravi disturbi. Gli organoidi, che derivano da cellule staminali sospese in un liquido, sono sensibili a minimi cambiamenti ambientali, il che porta a una variabilità nello sviluppo e nella qualità finale.
Gli scienziati hanno scoperto che un’alta espressione di una proteina chiamata RAX nelle fasi iniziali di sviluppo è un indicatore di una buona progressione. “Possiamo tracciare lo sviluppo – afferma Hidetaka Suga – e modificare geneticamente gli organoidi per rendere fluorescente la proteina RAX. Tuttavia, questa procedura non è percorribile per gli organoidi destinati all’uso clinico, come nel caso dei trapianti.”
In merito al ruolo dell’intelligenza artificiale, Hirohiko Niioka, uno degli autori dello studio, sottolinea che “i modelli di deep learning imitano il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni, analizzando e categorizzando grandi quantità di dati e individuando schemi e pattern.”
Il modello di IA sviluppato dai ricercatori è riuscito a classificare le immagini degli organoidi con una precisione del 70%, mentre il tasso di successo dei medici coinvolti nello studio è stato inferiore al 60%. “Nei prossimi step – concludono gli autori – speriamo di migliorare l’accuratezza del modello di deep learning, addestrandolo su un dataset più ampio. Anche a livello attuale, questo approccio potrebbe avere profonde implicazioni per la ricerca sugli organoidi. Possiamo selezionare facilmente le strutture di alta qualità e ridurre notevolmente tempi e costi.”
L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale per analizzare e prevedere lo sviluppo degli organoidi potrebbe quindi rivoluzionare il campo della biomedicina, migliorando la qualità e l’efficienza dei trattamenti, nonché aprendo nuove possibilità di ricerca in ambito clinico.
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