L’Intelligenza artificiale scova i difetti negli embrioni

L’intelligenza artificale sta guadagnando sempre più terreno nelle scienze biomediche sia per le attività di segmentazione che di classificazione di grandi set di dati di immagini. L’ultimo in ordine di tempo è il sistema di Intelligenza artificiale in grado di scovare e classificare i difetti nello sviluppo embrionale proprio dalle immagini: si chiama EmbryoNet ed è riuscito a battere gli esperti sia in velocità che in accuratezza.

Il software, messo a punto da ricercatori guidati dall’Università tedesca di Costanza, è stato addestrato con oltre 2 milioni di immagini che raffigurano embrioni di pesci zebra - il modello animale più utilizzato negli studi di sviluppo e di funzione di geni, in tossicologia, oncologia e medicina rigenerativa -, ma è liberamente utilizzabile e modificabile anche per altri animali.

Negli ultimi anni, l’Ai viene impiegata spesso per riconoscere caratteristiche altamente ripetitive, come singole cellule o nuclei, ma viene applicata anche per compiti più complessi, come la ricostruzione dell’intero sistema vascolare cerebrale del topo, o la quantificazione in vivo delle metastasi del cancro. In embriologia, l’apprendimento profondo è stato utilizzato per mappare le connessioni cerebrali sinaptiche, nella fenotipizzazione del verme C. elegans e nell’analisi di cuori o vasi battenti di zebrafish. Finora, però, l’Ai è stato sottoutilizzata nella biologia dello sviluppo - se non per la riproduzione assistita mediante fecondazione in vitro - anche se le malattie ereditarie congenite rappresentano un onere enorme per la società.

Due anni fa, per esempio, il team di ricercatori della Kaunas University of Technology, in Lituania, ha applicato metodi di intelligenza artificiale per valutare i dati sullo sviluppo dell’embrione umano. Il sistema basato sull’Ai fotografa gli embrioni ogni cinque minuti, elabora i dati del loro sviluppo e notifica eventuali anomalie osservate. Ciò aumenta la probabilità di scegliere l’embrione allo stadio iniziale più vitale e sano per le procedure di fecondazione in vitro.

EmbryoNet, che è un software di analisi automatica delle immagini, invece non solo identifica e classifica i problemi riguardanti lo sviluppo degli embrioni, ma permette anche di risalire al particolare meccanismo all’origine di ogni difetto riscontrato.