Così l'Intelligenza artificiale individua le cellule potenzialmente cancerose

AGI - Si chiama MAGIC, è uno strumento di intelligenza artificiale che potrebbe contribuire a chiarire le origini del cancro e proporre una nuova strategia per contrastarlo. A svilupparlo uno studio, pubblicato sulla rivista Nature, condotto dagli scienziati del Laboratorio Europeo di Biologia Molecolare di Heidelberg. Il team, guidato da Jan Korbel e Marco Cosenza, ha ideato un nuovo sistema autonomo che combina microscopia automatizzata, sequenziamento di singole cellule e intelligenza artificiale.

Lo strumento MAGIC, il cui acronimo deriva da Machine Learning-Assisted Genomics and Imaging Convergence, funziona come una partita di laser tag completamente automatizzata, individuando le cellule potenzialmente cancerose attraverso determinate caratteristiche visibili. Il corpo umano, spiegano gli esperti, si basa su precise istruzioni genetiche per funzionare, e il cancro si verifica quando queste istruzioni vengono alterate. Quando le cellule accumulano errori genetici nel tempo, possono sfuggire ai normali controlli sulla loro crescita e dividersi eccessivamente. Le anomalie cromosomiche, difetti numerici e strutturali nei cromosomi, possono contribuire alla trasformazione delle cellule normali in cellule cancerose. L'idea che le anomalie cromosomiche possano svolgere un ruolo nella nascita del cancro è nata oltre un secolo fa, ma i meccanismi alla base di questo processo sono rimasti nebulosi per molto tempo.

Il ruolo dei micronuclei nel cancro

Magic spiegano gli esperti, si concentra sui micronuclei, minuscoli compartimenti chiusi all'interno delle cellule che contengono una piccola porzione del DNA cellulare, staccata dalla massa del genoma. Le cellule con micronuclei tendono a produrre nuove anomalie cromosomiche, e quindi a sviluppare cancro e tumore. Il sistema etichetta queste unità con il laser attraverso un colorante fotoconvertibile.

Come funziona il sistema MAGIC

"In pratica - afferma Korbel - MAGIC parte da un microscopio automatizzato che cattura una serie di immagini di un campione cellulare. Successivamente, un algoritmo di apprendimento automatico, addestrato su set di dati annotati manualmente di cellule contenenti micronuclei, analizza le immagini. Quando l'algoritmo individua cellule con micronuclei, ne condivide la posizione con il microscopio e le marca. Grazie alla citometria, queste unità vengono separate e sottoposte ad analisi approfondite. In meno di un giorno, possiamo analizzare quasi 100mila cellule".

Risultati e prospettive future

I risultati hanno mostrato che poco più del 10 per cento di tutte le divisioni cellulari provoca anomalie cromosomiche spontanee di qualche tipo e che questa percentuale quasi raddoppia quando un gene specifico è mutato, nello specifico p53, un noto soppressore tumorale. "Il nostro sistema - conclude Korbel - ha il potenziale per far progredire le future scoperte in numerosi settori della biologia."