“Machine learning per ricostruire il comportamento di una cellula”, la sfida al cancro passa anche da qui

La sfida al cancro passa anche (e forse soprattutto) dall’uso adeguatamente indirizzato delle ultime, rivoluzionarie tecnologie. Questa convinzione è alla base di un progetto di ricerca a guida italiana che ha recentemente ottenuto il prestigioso riconoscimento di uno Starting Grant dell’European Research Council (ERC) e che mira a utilizzare il machine learning per ricostruire il comportamento di una cellula e i regolatori che lo determinano, mirando tra l’altro, ad affrontare in modo maggiormente veloce i tumori. A capo del progetto, portato avanti dal Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), c’è Laura Cantini che dirige il team di machine learning per la genomica integrativa presso l’Institut Pasteur.

“Il mio progetto – spiega la Cantini – è all’intersezione tra machine learning e genomica. L’avanzamento delle tecnologie di sequenziamento ha portato recentemente a permettere di misurare molteplici informazioni molecolari da una singola cellula (single-cell sequencing). Il mio progetto è finalizzato a sviluppare metodi di machine learning che permettano di integrare tutti questi dati e ricostruire il comportamento di una cellula e i regolatori che lo determinano”. Le conseguenze pratiche potenziali del progetto sono di enorme rilevanza per tanti settori, in particolare per la ancora difficile lotta contro i tumori.

“Nel contesto delle malattie – aggiunge la Cantini – complesse, come il cancro, attualmente riusciamo a diagnosticare la malattia troppo tardi, quando il tumore è esteso o ha compromesso un intero organo. Con il mio progetto, riuscendo a ricostruire il comportamento di una cellula, si potrebbe arrivare a intercettare la malattia nel momento in cui pochissime cellule iniziano a presentare comportamenti anomali e quindi intervenire in una situazione più favorevole. In aggiunta, isolando i regolatori responsabili del comportamento cellulare anomalo, potremmo fornire nuove ipotesi di vie terapeutiche. Per arrivare a rendere reale un’applicazione come quella descritta richiede il lavoro congiunto di esperti di vari settori, che includono biologi sperimentali, clinici e l’accesso a dati clinici e modelli biologici. Faccio attualmente parte di un consorzio nazionale che cerca di mettere insieme expertise diverse per raggiungere questo obiettivo e spero che combinando il mio lavoro computazionale e quello di molti altri esperti complementari si possa arrivare a raggiungere questo obiettivo.”

Ai risultati pratici potenziali corrispondono importantissime acquisizioni anche in campo più teorico: “Il progetto – conclude la Cantini – permetterebbe per la prima volta di ricostruire e possibilmente predire i comportamenti di una cellula. Questo oltre ad essere un fine molto affascinante di per sé ha conseguenze in molti campi della biologia, dalla biologia fondamentale dove può aiutare a spiegare i meccanismi di sviluppo embrionale, per esempio, alla virologia dove può spiegare perché le persone reagiscono diversamente a uno stesso virus, fino appunto allo studio dell’insorgere di malattie complesse”.

Gianmarco Pondrano Altavilla