L’intelligenza artificiale nella ricerca sul cancro

(Redazione)

13 Ottobre 2024
4 min read

Introduzione

Dovremmo aggiungere prima di tutto al titolo di questo articolo, un sottotitolo specifico come “guida pratica per i ricercatori”. Questo perché è diventato ormai quasi di vitale importanza avvicinarsi alla formazione in campo tecnologico in ogni realtà professionale, ed in particolare all’interno di quella medico-scientifica. Quello che più importa è che l’intelligenza artificiale è diventata “già” uno strumento accessibile e comune nel campo della ricerca sul cancro. Per fortuna. Da risorsa specializzata, si è evoluta in uno strumento facilmente utilizzabile soprattutto dai ricercatori oncologici. Gli strumenti basati sull’AI possono aumentare in maniera molto significativa, la produttività della ricerca nei flussi di lavoro quotidiani e, cosa ancora più importante, possono estrarre informazioni nascoste dai dati esistenti, aprendo la strada a nuove scoperte scientifiche. E questo lo stiamo già osservando. Per ogni ricercatore nel campo del cancro, sviluppare una conoscenza di base di questi strumenti è diventato quindi, come da premessa, davvero essenziale.

Accessibilità dell’AI

I ricercatori con una formazione tradizionale in scienze biologiche possono utilizzare strumenti basati sull’AI attraverso software preconfezionati e pronti all’uso. Questi strumenti sono progettati per essere intuitivi e non richiedono una profonda conoscenza di programmazione e di scienza dei dati. D’altra parte, i ricercatori con una maggiore inclinazione computazionale hanno l’opportunità di sviluppare i propri pipeline software basati sull’AI. Questo approccio “dona” una maggiore flessibilità e la possibilità di personalizzare gli strumenti in base alle esigenze specifiche dei loro progetti di ricerca. Quali sono allora, nello specifico, le applicazioni legate ai modelli di apprendimento che possono essere valide e validare all’interno della linea di produzione di nuove soluzioni legate alla ricerca sul cancro?

Individuazione e definizione

Nel campo dell’analisi delle immagini, l’intelligenza artificiale ha dimostrato un potenziale straordinario. Gli algoritmi di apprendimento profondo possono analizzare tantissimi dati visivi (radiografie, tomografie computerizzate, risonanze magnetiche), identificando anomalie e pattern che potrebbero sfuggire all’occhio umano. In questo modo è possibile rendere molto più veloce il processo legato alla diagnosi finale, fondamentale quando si tratta dell’individuazione precoce di varie forme di cancro.

Questo nuovo modo di vedere tutto ciò che rientra nel campo delle informazioni relative ad ogni paziente, gioca davvero un ruolo cruciale anche nell’elaborazione del linguaggio naturale applicata alla stessa ricerca. La possibilità di analizzare vasti corpus di letteratura scientifica, cartelle cliniche e dati non strutturati in modo rapido equivale ad ottimizzare le tempistiche e a dare maggiore struttura al percorso di approfondimento. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono estrarre informazioni rilevanti da testi medici, identificando così quelle tendenze che caratterizzano nel profondo la ricerca e portando così allo sviluppo di nuove ipotesi basate sulle connessioni trovate nella letteratura esistente. Idem per la definizione e la scoperta di nuovi farmaci (analisi dei composti chimici) e la delineazione della loro interazione con specifici bersagli molecolari.

Formazione tecnica per ricercatori

Per i ricercatori che desiderano acquisire competenze più approfondite nell’uso dell’intelligenza artificiale per la ricerca sul cancro, esistono diverse opportunità di formazione tecnica. Dalle piattaforme online fino ai bootcamp. Sono infatti molte le università che offrono la possibilità di approfondire anche nello specifico tecnico quelle che sono le dinamiche essenziali di questa nuova tecnologia. L’importante è avere sempre la percezione di lavorare a progetti reali. I programmi di certificazione poi si stanno specializzando sempre di più per fornire una formazione davvero completa sull’uso dell’AI nella ricerca biomedica. Anche siti come Kaggle offrono competizioni di data science specifiche per la ricerca sul cancro.

Ciò di cui il nostro Paese, in particolare, avrebbe bisogno, è una reale formazione che porti le aziende in primis a specializzarsi in software AI per la ricerca biomedica. Acquisire competenze pratiche su strumenti specifici può fare davvero la differenza. Non ci stancheremo mai di dire che investire tempo nella formazione tecnica può permettere ai ricercatori di sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale, soprattutto nell’individuazione di nuove forme risolutive per il trattamento delle neoplasie. Questa visione innovative non può che aprire, anzi spalancare le porte a nuove possibilità per l’analisi dei dati, la formulazione di ipotesi e soprattutto lo sviluppo di terapie che arrivino al bersaglio molto più velocemente.

Conclusioni

Che si tratti di utilizzare strumenti preconfezionati o di sviluppare soluzioni personalizzate, l’intelligenza artificiale è destinata a diventare una componente essenziale nel toolkit di ogni ricercatore oncologico. Abbracciare queste tecnologie e sviluppare una literacy di base in questo campo può definire nuovi percorsi per la comprensione e il trattamento del cancro, portando in ultima analisi a miglioramenti significativi nella vita dei pazienti.