Tumori, arriva l’intelligenza artificiale che trova la cura del cancro in 10 minuti

Il supercomputer Watson puo’ analizzare un caso e suggerire una terapia in 10 minuti contro le 160 ore necessarie a un medico in carne e ossa. Lo afferma uno studio pubblicato dalla rivista Neurology Genetics coordinato dal New York Genome Center.

La ricerca, che ha dimostrato l’utilita’ e l’importanza di un connubio medico-computer nella cura dei tumori piu’ gravi, ha riguardato il caso di un paziente di 76 anni con un glioblastoma, un tumore cerebrale che ha una percentuale di sopravvivenza media a cinque anni dalla diagnosi di appena il 17%.

Nonostante l’intervento chirurgico di rimozione, tre settimane di radioterapia e poi un lungo ciclo di chemio l’uomo e’ morto meno di un anno dopo la scoperta della malattia. Per verificare la possibilita’ che ci fosse una terapia diversa i ricercatori hanno sequenziato il Dna del tumore prima con uno dei test che si usano normalmente, che analizza solo alcune parti del genoma, e poi con un sequenziamento totale sia del Dna che dell’Rna.

I dati sono stati poi analizzati separatamente da Watson e da un team di ricercatori che includeva un oncologo, un neuro-oncologo e un bioinformatico. Watson ha impiegato 10 minuti per giungere alle raccomandazioni finali, mentre al team di ‘umani’ sono servite 160 ore.

“Penso che per i medici non sia possibile maneggiare la valanga di dati che ci sono oggi, destinata a crescere nel futuro – afferma Robert Darnell, uno degli autori dello studio,-. Il tempo e’ una variabile chiave per il paziente, e le intelligenze artificiali ci offrono la possibilita’ di avere uno strumento completamente nuovo da utilizzare”.

Watson, il sistema di intelligenza artificiale creato dall’IBM, viene attualmente utilizzato da alcuni ospedali in Usa e in India per l’oncologia e nel tumore al seno vanta fino al 90% di concordanza con le diagnosi dei medici ‘umani’. Questo e’ uno degli studi che dimostra la sua efficacia anche nell’oncogenomica, la branca che studia studia il genoma umano con lo scopo specifico di trovare metodi di prevenzione e di cura dei tumori.

Risultati promettenti per trattamenti “mirati” contro il glioblastoma

Un team della Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati (SISSA) di Trieste ha ottenuto risultati molto promettenti nell’applicazione della terapia genica contro il glioblastoma. I test in vitro e in vivo sui topi hanno dato risultati molto netti, e la modellizzazione dimostra che il trattamento colpisce il metabolismo tumorale in almeno sei punti diversi. La terapia genica, una tecnica che attacca il tumore in maniera selettiva, potrebbe rappresentare una speranza per combattere questo tipo di tumori mortali, per i quali la chirurgia è praticamente impossibile e la chemio e la radio terapia non riescono a combattere le recidive molto aggressive. Lo studio è stato pubblicato sulla rivista Oncotarget.

Solo pochi giorni fa la stampa (specialmente quella anglosassone) ha annunciato con enorme entusiasmo la pubblicazione di uno studio che descrive in grande dettaglio la genetica del cancro al seno, una scoperta che secondo molti segna un punto di svolta nella lotta a questo tipo di tumore. Notizie come questa confermano l’impressione che la guerra contro il cancro nel prossimo futuro verrà combattuta sul campo di battaglia della genetica. Anche in Italia si lavora su questo fronte. Alla SISSA per esempio, dove Antonello Mallamaci e il suo gruppo hanno appena pubblicato dei risultati molto promettenti nell’applicazione della terapia genica contro il glioblastoma, una famiglia di tumori al cervello fra i più comuni e aggressivi. Una diagnosi di questo tipo è letteralmente una condanna a morte, in tempi molto brevi: “la chirurgia con questo tipo di tumori è difficilmente risolutiva, perché si insinuano nei tessuti sani, e anche la chemio e radioterapia sono poco efficaci. In breve tempo si presentano recidive molto aggressive ed è la fine” spiega Antonello Mallamaci, professore della SISSA che collabora anche con Fondazione Telethon. “Il nostro approccio è radicalmente diverso: introduciamo nelle cellule tumorali una copia aggiuntiva di un particolare gene, in modo da comprometterne le capacità replicative e portarle al suicidio”.
L’idea per questo studio è venuta a Mallamaci – che non è un oncologo – dopo anni di approfondimenti su un particolare gene chiamato Emx2. Questo gene, spiega lo scienziato, fra le altre cose, in fase di crescita embrionale controlla la proliferazione dell’astroglia. Le cellule della glia, fra cui gli astrociti, fanno parte del sistema nervoso, dove nutrono e proteggono in neuroni e ne regolano finemente il funzionamento.
“Sappiamo che durante le prima fasi delle sviluppo del sistema nervoso crescono solo neuroni, mentre la glia inizia a proliferare solo quando la crescita neuronale è praticamente finita”, spiega Carmen Falcone, ricercatrice SISSA e prima autrice dello studio. “Nei nostri studi precedenti abbiamo scoperto che Emx2 si esprime a livelli molto alti nella fase di generazione dei neuroni, mentre quando inizia la crescita della glia la sua azione si riduce drasticamente. In questo modo, il gene fino a un certo punto mantiene ferma la crescita degli astrociti”.
Se può bloccare gli astrociti, perché non provare a usarlo per tenere a bada i glioblastomi? “Questi tumori hanno molte caratteristiche in comune con l’astroglia” commenta Mallamaci, “da qui l’idea di usarli a nostro vantaggio. Con il contributo dell’IST di Genova, che ci ha fornito alcune colture di vari tipi di glioblastoma, abbiamo iniziato a fare dei test in vitro”. E questi test sono andati “oltre le più rosee aspettative”, spiegano Falcone e Mallamaci: “per quasi tutti i campioni, in meno di una settimana , il tessuto tumorale è letteralmente collassato”.

A questo punto lo studio è proseguito in due direzioni. Il team ha prima modellato in vitro i meccanismi molecolari che intercorrono fra l/uaccensione” del gene terapeutico e l’effetto finale, determinando che il gene attacca il metabolismo del tumore in ben sei punti, un risultato definito “molto robusto” dai ricercatori.
Un cavallo di Troia dentro al tumore
Dopo gli studi in vitro, il gruppo ha iniziato i primi esperimenti in vivo, sui topi, adottando le dovute cautele per prevenire sofferenze inaccettabili a carico degli animali.. “Quindi, per prevenire danni alle cellule sane, neuroni e astrociti, abbiamo selezionato un ‘promotore’ specifico, un pezzetto di DNA che fa sì che il gene terapeutico si attivi soltanto nelle cellule tumorali, senza attaccare le altre, e abbiamo replicato con esso lo stesso risultato ottenuto nei primi test in vitro”.
La terapia genica si basa sull’inserimento di geni ad hoc nel genoma di una cellula ospite in modo che questi possano funzionare al suo interno, prendendo in prestito il suo macchinario genetico. Come si fa ad aggiungere un pezzetto di codice genetico in una cellula vivente? Gli scienziati sfruttano i meccanismi naturalmente messi in atto dai virus. I virus sono strane entità: pur avendo un proprio genoma non sono in grado di duplicarsi, e cioè riprodursi, da soli. Per questo motivo si insinuano alrinterno di altre cellule, e inseriscono il proprio DNA in quello ospite, così che la cellula lavori per loro, duplicando anche loro geni e andando così a formare nuovi virus. “Rendendo innocuo il virus, svuotando cioè l’involucro del suo genoma e riempiendolo con i geni terapeutici, possiamo aggiungere alla cellula ospite nuovi geni, ovvero versioni potenziate di quelli endogeni”, spiega Falcone.
Così hanno fatto Mallamaci e colleghi, introducendo una versione particolarmente attiva di Emx2 nelle cellule tumorali. I risultati finora sono stati netti e hanno dimostrato che Emx2 è in grado di uccidere le cellule di almeno quattro tipi diversi di glioblastoma, anche in vivo nei roditori, senza danneggiare le cellule sane del sistema nervoso. Avendo inoltre osservato che il trattamento colpisce il processo tumorale in molti punti, ci sono buone speranze di contrastare efficacemente la comparsa di recidive aggressive. “Perché queste si formino, si deve instaurare un processo di selezione delle cellule tumorali più forti. Colpendole in una varietà di punti differenti, alziamo di molto l’asticella per questo processo selettivo e – sperabilmente – preveniamo le recidive”, conclude Mallamaci. “Ora continueremo ampliando i test in vivo con altri glioblastomi. Lavorando molto sodo e con un pizzico di fortuna speriamo che in pochi anni ciò possa tradursi in un beneficio tangibile per gli sfortunati pazienti colpiti da questa patologia”.

Noi siamo all’inizio di un salto enorme nella evoluzione della tecnologia. Nei prossimi 20
anni sarà trasformata la vita e il lavoro di tutti gli essere umani esattamente come e stato con la rivoluzione dei computer circa mezzo secolo fa. Le opportunità e le sfide che arrivano con questa nuova era richiedono la generazione di nuove tecnologie e di riscrivere le regole nella informatica. Oggi giorno ci sono una quantità di dati di una dimensione enorme che dovranno aiutare alle persone di capire meglio situazioni complesse. Ma in realtà non e cosi perché più dati abbiamo a disposizione maggiore sarà la confusione. Noi facciamo troppi decisioni con informazioni non corrette o irrilevanti con dati che rappresentano soltanto una parte della problema.

Eco perché abbiamo bisogno di generare nuove strumenti tecnologie cognitive che
aiuteranno di penetrare la complessità e di capire meglio il mondo circostante in modo in che possiamo fare migliori decisioni. Alcuni tecniche della informatica e ingegneria stanno
raggiungendo gli suoi limiti. L’industria della tecnologia deve cambiare il modo con qui sta
progettando e usando gli computer e il software se vuole continuare con il progresso di
migliorare il modo in qui viviamo e lavoriamo. Questa prospettiva del futuro della tecnologia del informazione e il risultato di un grande e continuo sforzo di un gruppo di IBM. Qualche anno fa e stato formato un gruppo di scienziati di IBM che e stato impegnato in un progetto intrigante. Lo scopo di questo progetto era di creare un sistema che e capace di giocare in tempo reale in un famoso TV show Americano basato sulle domande di dominio aperto chiamato Jeopardy, dove milioni di spettatori hanno capito quanto “intelligente” può essere un computer. Questo non era un semplice trucco, gli scienziati hanno spesso più di 10 anni con ricerca nel campo della l’intelligenza artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale e hanno prodotto una serie di innovazioni. Il loro impegno ha prodotto la possibilità di sviluppo di un sistema che richiede conoscenze enciclopediche e veloci risposte. Nella fase di preparazione per il gioco, la macchina e stata caricata con milioni di pagine di informazione. Durante lo show televisivo che e stato trasmesso nel febbraio 2011, il sistema aveva a disposizione una vasta database per rispondere alle domande, era in grado di calcolare livello di confidenza e se questo livello risultava abbastanza alto di battere gli giocatori umani al buzzer. Dopo più di 5 anni di ricerca e sviluppo, il team di una 20-na scienziati hanno fatto vedere al mondo un passo avanti nella scienza. Loro hanno dimostrato che un sistema computerizzato e in grado di battere esperti umani in una competizione di domande e risposte usando il linguaggio naturale. Adesso questi scienziati e ingegneri del software sono occupati con miglioramento della tecnologia di Watson per renderlo più grande. “Jeopardy” era solo con un scopo limitato. Il sistema era vincolato delle regole del gioco e il fatto che tutte le informazioni che Watson richiedeva potevano essere espresse come parole sulla pagina. In futuro Watson sarà in grado di apprendere problemi, interpretare immagini, numeri, voci e informazioni da sensori. Lui parteciperà in dialogo con gli uomini e sarà in grado di risolvere problemi molto complicati. I ‘obbiettivo e di trasformare il modo in cui le persone fanno le cose, per esempio assistenza sanitario, educazione, servizi finanziari e governo. Uno dei prossimi obbiettivi e di mettere in carico Watson per aiutare a mettere diagnosi e aiutare ai dottori. L’idea non e di far vedere che Watson e in grado di fare il lavoro dei medici, ma di fare Watson un utile aiuto per un medico. Il potenziale aiuto di Watson nella medicina e solo una possibilità aperta per la generazione di nuove tecnologie. Gli scienziati di IBM stanno spingendo gli confini dei settori scientifici e tecnologici che vanno dalla nanotecnologia per l’intelligenza artificiale con l’obbiettivo di creare macchine che fanno molto di più otre a calcolare e organizzare dati – i loro senso e di imparare, ragionare e interagire con le persone in nuovi modi. Le prove di Watson in TV sono stati gli primi passi di una nuova fase di evoluzione della tecnologia delle informazioni e introduzione di una nuova era di cognitive computing. Questa nuova era non e solo opportunità per le società ma anche necessita. Solo con aiuto di machine pensanti noi saremo in grado di trattare adeguatamente la complessità del mondo oggi e di affrontare con successo problemi come la malattia e la povertà e il stress sul nostro sistema naturale. IBM Watson è un sistema innovativa che introduce una nuova era del computing , congnitive computing è radicalmente nuovo tipo di computing molto diverso da gli sistemi programmabili che lo hanno preceduto come quelli sistemi come le machine tabulate un secolo fa , oppure soluzioni informatiche tradizionali basate su principi matematici che emanano dagli anni 1940 che sono programmati sulla base di regole e la logica destinati a scrivere matematicamente precisi risposte spesso seguendo approccio albero decisionale . Watson è un sistema di intelligenza artificiale che e in grado di rispondere a domande di dominio aperto che e stato sviluppato all’interno del progetto DeepQA di IBM. Questo sistema e stato progettato per rispondere a domande di un gioco di quiz molto famoso negli Stati Uniti chiamato Jeopardy. Nel 2011 ha partecipato a 3 episodi di questo gioco sconfiggendo i suoi anniversari umani facendo la storia. Unico gioco al mondo che si scontrano uomo e machina, oltre il Deep Blue sviluppato lo stesso dal IBM negli anni 90 che e stato in grado di battere il campione al mondo in carica Garry Kasparov, in una partita di scacchi. Durante questi episodi Watson ha sconfitto gli 2 più grandi campioni che hanno partecipato a Jeopardy. Watson ha costantemente surclassato I suoi avversari umani con rapidità di prenotazione della risposta, perché il gioco si basa su un interruttore che viene premuto nel momento in qui il partecipante e sicuro di saper rispondere alla domanda correttamente. Il sistema ha avuto difficoltà con alcune categorie di domande, per esempio quelle con indizi corti che contenevano poche parole. Per ogni indizio, le risposte più probabili di Watson venivano mostrate a video. Watson aveva accesso a 200 milioni di pagine di contenuti strutturati e non. Durante il gioco Watson non era connesso a Internet.

La scienza cognitiva può essere vista in ogni aspetto della nostra vita. Cognitivita non e invocata solo in risolve equazioni matematici ma anche in risoluzione di ogni azione che viene svolta da un essere umano in modo naturale. La ricerca dalla scienza cognitiva proviene da diversi campi nella scienza come Informatica, filosofia, linguistica, neuroscienza, psicologia e antropologia, quello che hanno in comune e la interessante profonda cognizione, fenomeni che gli essere umani condividono. Questi diversi discipline che pur operando in campi differenti coniugano i risultati delle loro ricerche al fine comune di chiarire il funzionamento della mente.

Gli scienziati di cognizione studiano come le persone risolvono problemi come fanno complessi plani, come ricordiamo le facce degli amici, come riconoscono oggetti, come capiamo diversi lingue anche come creammo musica o qualsiasi arte. Le scienze cognitive principalmente si occupano delle modalità di formazione del pensiero, dell’emozione dell’immaginazione e della creatività. Essendo le scienze cognitive multidisciplinari essi sfruttano orientamenti di ricerca differenti è difficile dire a priori le discipline costituendi. Qualunque studio che possa connettersi sia scientifico, psicologico o filosofico, può essere utile a fornire contributi a questa multi-scienza. La idea di base di queste scienze e che la ragione possa essere ricondotta in analisi di puro calcolo quindi di pensare che il cervello come una Macchina di Turing. Ricordando che questa machina e un modello astratto che e in grado di eseguire algoritmi e dotata di un nastro potenzialmente infinito su cui può leggere e scrivere simboli. Si vede in questo senso al cervello come a un manipolatore di simboli dove ogni informazione e rappresentata da un simbolo e viene elaborata (e quindi calcolata) seguendo regole ben precise. Ci sono due tipi di scienze cognitive, una scienza cognitiva computazionale e una scienza cognitiva neurale. La scienza cognitive computazionale è nata con il computer, nel senso che essa è emersa sulla base del analogia tra la mente umana e il computer, o meglio, tra la mente e il software del computer. Il cervello e il corpo di un essere umano sono come l’hardware di un computer, la sua mente è il software del computer. L’analogia ha portato a uno stretto collegamento tra l’informatica e la psicologia. Da un lato gli informatici hanno cercato di dotare il computer di capacità e comportamenti tipici della mente umana e cosi e nata l’intelligenza artificiale. Da altro lato gli psicologi hanno cominciato a usare i concetti di informatica per analizzare, modellare e spiegare la mente. I modelli dei psicologi sono diventati modelli di elaborazione dell’informazione la mente ha cominciata contenere rappresentazioni e regole per recuperare questi rappresentazioni da memorie e lavorarci sopra il funzionamento della mente e cominciata ad essere vista come l’esecuzione di algoritmi. La ragione per cui queste discipline stanno assieme è che tutte condividono l’idea che la mente sia, come il computer, un sistema computazionale.

Introduzione a sistemi QA
IBM Watson rappresenta il primo passo nelle sistemi cognitive e la nuova era di compiting. Watson e stato costruito con gli strumenti della era corrente di calcolatori programmabili ma e differente in molti aspetti. La combinazione delle seguenti capacita fanno Watson unico
1) Elaborazione del linguaggio naturale con aiuto di capire complessi dati nonstrutturati, che rappresentano 80% delle dati a livello globale
2) Generazione e valutazione di ipotesi applicando analisi avanzate per pesare e valutare un panello di risposte basate solo su prove rilevanti
3) Apprendimento dinamico contribuendo a migliorare l’apprendimento basato sui output per diventare sempre più intelligente con ogni interazione
Anche se nessuno di queste funzionalità da solo e unico per Watson, la combinazione di questi capacita offre una potente soluzione:
– Per superare gli limiti delle machine programmabili
– Per passare la dipendenza di dati strutturati e locali e per aprire il mondo globale di dati non strutturati
– Per passare dal approccio albero-decisionale, applicazioni deterministici al sistemi probabilistici che evolvono con i propri utenti
– Per passare da ricerca basata su parole che provoca lista di locazioni dove la risposta può essere localizzata, a un intuitivo strumento di conversazione di scoperta di un set di riposte confidenti e classificate.

Question Answerng (QA) è il compito di generare risposte in lingua naturale di domande di persone. Questo fornisce una interfaccia naturale (spesso via testuale, immagine o parlato) per Human Computer Interaction (HCI), con l’obbiettivo di dare risposte soddisfacenti a più domande possibili. QA è uno dei pochi task che e svolta nel modo naturale da maggior parte degli umani tutti i giorni, anche altri compiti comuni come comprensione e generazione linguaggio naturale. Ci sono un’ampia varietà di tipi di domande che facciamo tutti gli giorni
• Domande di realtà (factoid) – domande su cultura generale del mondo.
Tipicamente vengono definite risposte standard è può essere giudicato come giuso o sbagliato
Per esempio:
– Quanto e vecchio il mondo? (Risposta con una breve frase)
– Quali pianetti sono in sistema solare? (Risposta con una lista di frasi)
– Che cosa e il pianeta? (Risposta con una definizione)
– Perché l’acqua e essenziale per la vita? (Risposta con una spiegazione)
• Domande soggettivi – domande sulla credenza soggettiva. Di solito non hanno risposte definitive, ma possono essere giudicate come rilevanti/ accettabili o irrilevanti/inaccettabili

Per esempio:
– Quale e la più epica foto fatta? (La domanda più famosa su Quora.com)
– Che cosa succede se la gallina non attraversa la strada? (Ipotetica)
– Quale investito devo prendere? (Uomini state attenti con la risposta)
– Come far crescere il giardino? (Con una risposta spiegativa)
Con risposte ben definite, e possibile misurare in termini di valori e precisione le risposte alle domande di tipo factoid. Le domande di tipo Ricerca soggettiva non hanno risposte standard e spesso usano la strategia di votazione dell’utente per classificare una lista di candidati come possibili risposte. Le risposte di domande di tipo (factoid) spesso possono essere automaticamente estratti da fonti esistenti, mentre le risposte domande di tipo Ricerca soggettiva sono tipicamente prodotti partendo da graffiature. Riconosciamo il fatto che le persone dovrebbero giocare il ruolo più importante nelle domande di tipo Ricerca soggettiva, specialmente nel processo di generazione del contenuto originale e intelligente. E ancora un problema difficile per le macchine, di capire la lingua naturale.
2.1 Evoluzione dei sistemi QA
Negli anni gli sistemi factoid QA sono evoluiti in vari modi:
• Da dominio chiuso a dominio aperto: gli primi sistemi QA come BASEBALL e LUNAR avevano scopi molto limitati per il mondo loro sapevano solo informazioni per il gioco di baseball e gli pianete sula luna dopo sono stati prodotti sistemi QA che avevano conoscenze in tutti gli campi e potevano rispondere a tutte le domande.
• Da basati sul testo a basate sul discorso: gli sistemi QA possono essere assistite con interfaccia discorsiva con la quale le domande possono essere tradotte con software per riconoscimento vocale e le risposte possono essere riprodotte son un software di sintesi. Questa e una configurazione popolare sugli dispositivi mobili
• Da fuori contesto a contestuali: domande usati per capire indipendentemente dal contesto precedente; adesso gli sistemi QA hanno una capacita limitata di capire dialoghi discorsivi che variano dinamicamente
2.2 Stato attuale dei sistemi QA
Lo stato corrente della arte dei sistemi QA e rappresentato da IBM Watson, che ha sconfitto due concorrenti campioni mondiali nello TV show Jeopardy nel 2011. Lo show e basato sugli quiz ha iniziato nel 1964. In Jeopardy il stilo di domande e rappresentato da frasi dichiarative, comunemente chiamate indizi (clues) come:
Nel 1903 con il permesso presidenziale, Morris Michtom ha iniziato la commercializzazione di questi giocatoli.
Gli concorrenti devono identificare la informazione mancante nella domanda, e di proporre una domanda che può essere risolta dato il indizio, per esempio come:
Quali sono Teddy Bears?
Questo e il tipico stile di indizi e domande del gioco Jeopardy. Le coppie possono essere facilmente convertiti in convenzionali coppie di domande e risposte.
Battendo il campione in carico umano, Watson rappresenta il successo più importante per gli sistemi QA factoid finora. Molti domande naturali sono state sorse dopo il successo di Watson.

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