GeneRecommender: la nuova frontiera per la ricerca nel campo delle Life Sciences

www.GeneRecommender.com è la nuova frontiera per la ricerca nel campo delle Life Sciences. È una piattaforma online sviluppata in Italia dalla start-up TheProphetAI, gratuita per i ricercatori, che utilizza un avanzato motore di Intelligenza artificiale per aiutare chi fa ricerca in ambito scientifico. Microbiologia Italia ne consiglia fortemente l’utilizzo, anche per testare quali potenzialità possa dare l’intelligenza artificiale in questo ambito. Ma partiamo dall’inizio.

TheProphetAI, una start-up di intelligenza artificiale

TheProphetAI è una start-up di intelligenza artificiale (AI) nata nel 2020 con lo scopo di sviluppare algoritmi AI a supporto di ricercatori ed aziende del settore Life Science, e non solo. Questa società, collaborano tra gli altri Davide Giacomini nel ruolo di AI Product Manager, Daniele Brambilla nel ruolo di Machine Learning Specialist ed il co-founder Luigi Bondurri, ed è nata anche grazie ad una collaborazione tra l’Università degli Studi di Messina e il MIP-Politecnico di Milano.

Cosa fa TheProphetAI

La start-up ha sviluppato una rete neurale proprietaria, chiamata DeepProphet2 (DP2), in grado di “imparare” da milioni di pubblicazioni e database scientifici, ai fini di prevedere possibili proteine coinvolte in un dato processo, patologia, pathway a partire da alcune informazioni iniziali che l’utente può inserire. La rete neurale processa più di 450 milioni di interazioni e considera sette milioni di autori da tutto il mondo (ricercatori scientifici) che hanno pubblicato. La rete elabora le interazioni conosciute, ai fini di prevederne di nuove ed inedite da proporre ai ricercatori. Lo scopo ultimo è quello di velocizzare la ricerca scientifica, facilitando e suggerendo ai ricercatori le proteine che potrebbero essere coinvolte in un dato contesto.

Una volta pre-allenata, la rete neurale viene resa disponibile a tutti i ricercatori tramite una piattaforma online facile e intuitiva da utilizzare (www.generecommender.com). Il servizio è gratuito per tutti i ricercatori affiliati ad enti pubblici, in Italia grazie ad una partnership con la Prodotti Gianni S.r.l che ne sponsorizza l’utilizzo, e può essere acquistata dalle aziende che operano nel settore.

Il modello di Business di TheProphetAI

TheProphetAI vende i propri servizi ai produttori di anticorpi, proteine e reagenti, che possono usufruire direttamente del motore di intelligenza Artificiale o sponsorizzare il GeneRecommender. In ogni caso, nessuna interazione con i risultati è ammessa e tutti i dati sono governati da una stringente politica conforme al GDPR. Il design del portale è minimalista, di facile utilizzo e include, oltre alla possibilità di ricevere raccomandazioni, molti tools per la verifica e la conferma dei suggerimenti proposti dalla rete neurale.

Riteniamo che i ricercatori necessitino di più prodotti atti a dipanare la massa informativa disponibile pubblicamente, e prodotti che definiscano un ordine e utilizzano una ontologia trasversale per permettere l’utilizzo delle informazioni disponibili. Già attivi in EU, TheProphetAI mira ad un’espansione globale per far utilizzare il servizio a più ricercatori possibili.

Gli incredibili numeri di GeneRecommender

Per comprendere la mole di dati che un sistema come il GeneRecommender considera ai fini di fornire raccomandazioni utili ad un ricercatore è importante sapere che attualmente per allenare DP2 vengono scansionati 7.131.588 documenti scientifici 29.656 simboli genici e 11.984 malattie. In particolare, nella fase di training l’algoritmo di intelligenza artificiale impara da 8.663.164 citazioni di geni e 20.682.371 riferimenti a patologie note.

Il portale è completamente dedicato alla ricerca accademica: i ricercatori possono richiedere le raccomandazioni in maniera semplice, digitando alcune informazioni relative a geni/malattie che stanno studiando. Le previsioni fatte da un sistema di Intelligenza Artificiale non sono sempre corrette ma rappresentano un valido punto di partenza per risolvere problemi specifici.

Il risultato della raccomandazione può essere infine “validato” consultando i maggiori siti scientifici mondiali come PubMed e molti altri, attraverso efficienti link diretti alle risorse. Grazie a questo servizio gratuito la startup punta a ridurre i tempi della ricerca scientifica, usufruendo della collaborazione tra intelligenza artificiale e conoscenza/esperienza umana.

Se dovessimo pensare al futuro della ricerca scientifica penseremmo proprio a GeneRecommender.

La cooperazione umana e l’AI

Come in altri campi applicativi, l’introduzione di sistemi di intelligenza artificiale nel flusso di lavoro può essere estremamente vantaggiosa. Al fine di sfruttare appieno il potenziale di queste tecnologie, è però fondamentale comprenderne le peculiarità e adottarle nel modo più appropriato.

L’AI non può sostituire gli esseri umani nel loro lavoro, è chiaro, ma può aiutarli e supportarli nelle loro attività quotidiane migliorandone l’efficienza e l’efficacia. Le previsioni fatte da un sistema di Intelligenza Artificiale non sono sempre corrette ma devono essere considerate come interessanti spunti da cui partire. Il vero potenziale risiede nella cooperazione tra uomo e macchina. Le raccomandazioni ottenute dal motore di intelligenza artificiale dovrebbero essere analizzate a fondo da esperti per comprenderne il reale valore, soprattutto nei casi in cui la macchina propone suggerimenti inattesi o “particolari”.

Il motore dell’intelligenza artificiale

GeneRecommender è alimentato da una rete neurale proprietaria, DP2, che scansiona milioni di articoli scientifici ed elabora ad oggi circa 445 milioni di interazioni. Questo gigantesco motore è in grado, dato un insieme di geni e/o malattie a cui l’utente è interessato, di suggerire un nuovo insieme di geni che il sistema ipotizza essere collegati e dovrebbero essere presi in considerazione dal ricercatore.

Quello che questa start-up italiana fa è ridurre il tempo che ogni ricercatore trascorre ogni giorno alla ricerca di idee per indentificare possibili nuovi geni coinvolti nei propri campi di studio. È da considerare che la complessità di sviluppo di sistemi avanzati di intelligenza artificiale, come DP2, è estremamente elevata ma la TheProphetAI è stata in grado di rendere facile l’utilizzo ai propri utenti grazie ad una piattaforma semplice ed interattiva.

In parole povere, la rete neurale prende un elenco di gene symbols e/o alcune malattie come input e lo elabora per prevedere un elenco di gene symbols correlati.

L’interpretazione del risultato

Questi strumenti di intelligenza artificiale prendono in considerazione una quantità di dati così grande da non essere “considerabile” dalla mente umana. Sulla base di essi, ad oggi il GeneRecommender è in grado di suggerire con notevole accuratezza geni possibilmente correlati ma non può sostituire il lavoro dei ricercatori nella scoperta del perché di tale correlazione.

Per questo motivo, insieme all’output delle raccomandazioni, la piattaforma fornisce diversi collegamenti alle più famose e utilizzate risorse disponibili online. L’obiettivo principale di questi link è di fornire all’utente tutto il possibile materiale di cui potrebbe aver bisogno per analizzare a fondo la raccomandazione.

I risultati sono sempre corretti? Ovviamente non sempre, ma è necessario tenere presente che se si inseriscono un buon numero di target (più di 5) statisticamente si otterranno dei risultati molto accurati. Tra i geni consigliati, è possibile trovare alcuni spunti innovativi molto utili per una specifica ricerca scientifica. Se si studia una malattia nello specifico, l’azienda suggerisce di utilizzare le diverse piattaforme online, di associazione gene-patologia, per reperire tutti i geni correlati (già noti) da inserire come input.

GeneRecommender in parole povere

L’intelligenza artificiale emula il cervello umano, seguendo un processo simile a ciò che le persone fanno, ma considerando molte più informazioni in una frazione del tempo.

Comunemente, i ricercatori utilizzano la letteratura scientifica per comprendere meglio la loro ricerca e per sapere cosa è stato fatto prima su argomenti equivalenti. La piattaforma GeneRecommender utilizza esattamente gli stessi dati, li elabora grazie ad una potente rete neurale che apprende ciò che la comunità scientifica ha già studiato e testato in passato, ed è in grado di utilizzare queste conoscenze per generare raccomandazioni.

L’AI non sostituirà mai il lavoro umano, ma ci aiuterà ad accelerare i nostri studi con le sue intuizioni innovative e cruciali. Provare GeneRecommender per credere!

Fonti

%d blogger hanno fatto clic su Mi Piace per questo: