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È novarese il ricercatore dei programmi anticancro “regalati” da IBM alla comunità scientifica

Matteo Manica, ingegnere matematico e ricercatore di IBM Research Zürich, sviluppa progetti di intelligenza artificiale per aiutare a combattere il cancro, resi “open source”. Da lui presentati nei giorni scorsi a Basilea, hanno riscosso un inatteso interesse. Sono algoritmi che si allenano ad imparare con l’uso e consentono di prevedere la progressione dei tumori e l’efficacia di nuovi farmaci, accelerando i tempi di sperimentazione.

È un giovane ingegnere novarese, Matteo Manica, 31 anni, a guidare i progetti di intelligenza artificiale che aiutano la ricerca sul cancro, “regalati” da IBM Research alla comunità scientifica e che stanno suscitando un vasto interesse tra i ricercatori per le caratteristiche innovative che contraddistinguono gli “algoritmi” su cui sono basati.

Matteo Manica

Manica, laurea magistrale in Ingegneria matematica al Politecnico di Milano nel 2013 e dottorato congiunto IBM Research e Politecnico ETH di Zurigo pochi mesi fa, oggi è membro dello staff di ricerca in Cognitive Health Care e Life Sciences presso IBM Research Zürich, dove è approdato dopo una breve parentesi lavorativa in una startup italiana.

«Già con la mia tesi al Politecnico di Milano – ci racconta l’ing. Manica – avevo trattato dell’applicazione di modelli matematici nella ricerca oncologica. Per questo sono stato chiamato da IBM Research a Zurigo, dove ho iniziato ad occuparmi dello studio del tumore alla prostata e poi dei tumori pediatrici, progetto che è ancora in corso».

Il centro di ricerca, in sostanza, sviluppa programmi informatici che possano aiutare i ricercatori clinici e i farmacologi. Quelli guidati dall’ing. Manica sono tre e nei giorni scorsi sono stati da lui presentati alla 18ª Conferenza europea sulla biologia computazionale (ECCB) e 27ª Conferenza sui sistemi intelligenti per la biologia molecolare (ISMB) a Basilea e sono stati al centro di numerosi articoli su siti di informazione specializzati.

La presentazione della ricerca alla Conferenza di Basilea

«A Basilea ho tenuto una conferenza e avevamo uno stand. Ma soprattutto gli articoli – racconta l’ingegnere novarese – hanno portato un interesse per noi del tutto inatteso con oltre mille visualizzazioni e centinaia di utenti a scaricare i nostri codici e utilizzare i nostri servizi web».

Gli “algoritmi” dei tre progetti sono infatti “open source”, cioè liberamente utilizzabili dai ricercatori che lo desiderano. I loro nomi sono “INtERAcT”, ovvero “Interaction Network Inference from Vector Representations of Words”, “PIMKL” e “PaccMann”, che è il più innovativo.

«Il primo serve ad estrarre dagli oltre 17mila testi scientifici pubblicati ogni anno, informazioni sulle interazioni fra proteine – spiega Matteo Manica – e l’aspetto originale di questo algoritmo è la correlazione delle interazioni, tale da realizzare una sorta di mappa, utile a studiare i meccanismi di uno specifico cancro, sapendo che cosa interagisce e quindi generare ipotesi per intervenire. Un grande aiuto per i ricercatori».

Il secondo è una evoluzione in cui le informazioni sulle interazioni molecolari sono fatte combinare con dati conosciuti sulla malattia, grazie alla collaborazione con ospedali e centri di ricerca clinica. «Il risultato è che si può arrivare a prevedere il meccanismo di progressione del cancro – afferma ancora il ricercatore di IBM Research – e il grado di aggressività. L’unicità del nostro algoritmo è che indica quale meccanismo sembra più attivo. Ma attenzione: siamo a uno stadio pre-clinico, cioè rivolto a ricercatori che vogliono generare nuove ipotesi di interventi, non ai medici».

Infine PaccMann, il cui nome è volutamente assonante con quello di uno storico videogioco in cui si doveva far muovere il protagonista in fretta verso gli obiettivi, evitandone la cattura e la fine. «È quello a cui mi sono dedicato in modo particolare ed è un algoritmo di “machine learning”, ovvero in grado di allenarsi ad imparare, con l’uso, a focalizzarsi sui geni e sulle parti di composti molecolari. L’idea di fondo – spiega l’ing. Manica – è di accelerare la fase di design di un farmaco e del poter prevedere che sia davvero efficace sul cancro per cui viene studiato. L’obiettivo è di consentirne una validazione al computer, così riducendo gli ingenti costi e tempi della sperimentazione in laboratorio». La novità di questo algoritmo «è che usa direttamente la struttura della molecola da studiare e quindi dice se è efficace od anche dove modificarla per andare a colpire determinati geni. Il tutto offrendo una spiegazione e quindi consentendo la fiducia sulla predizione da parte del ricercatore che lo utilizza».

Matteo Manica è uno dei molti “cervelli” italiani che hanno trovato lavoro e apprezzamento all’estero, impegnati nei campi più innovativi della ricerca. E, pur mantenendo ancora stretti legami con la sua Novara, è intenzionato a proseguire l’esperienza svizzera con IBM Research. «Sono al lavoro su nuovi progetti e a fine agosto dovrei produrre una nuova pubblicazione. Oggi si sta grandemente espandendo – conclude – il design di farmaci personalizzati, cioè dedicati alla particolarità di un malato ben definito. E il supporto dell’informatica è sempre più importante».

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