Spin-off del TUM: usare l'intelligenza artificiale per tracciare le proteine
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Più veloce, migliore e idealmente su misura per ogni individuo: la medicina del futuro mira a fornire diagnosi e piani di trattamento precisi. L'interazione tra le proteine svolge un ruolo fondamentale in questo senso. Per comprendere questa interazione, è necessario analizzare grandi serie di dati di alta qualità nel modo più efficiente possibile. MSAID, uno spin-off dell'Università Tecnica di Monaco (TUM), ha sviluppato un software dotato di intelligenza artificiale in grado di svolgere questa funzione anche per campioni complessi.
Alcune idee non si lasciano andare. È questo il caso di un team della cattedra di Proteomica e Bioanalisi del professor Bernhard Küsters della TUM. Sulla base di un progetto di ricerca, gli scienziati hanno sviluppato un prototipo di software per determinare quali proteine sono presenti in un campione, quando e in che quantità appaiono e cosa fanno. Una migliore comprensione di questi processi potrebbe consentire progressi in campo medico nella diagnosi e nel trattamento delle malattie.
"Il nostro prototipo ha già superato gli approcci esistenti sia per la qualità che per la quantità delle proteine identificate. Eravamo determinati a portare avanti questo sviluppo e a renderlo accessibile ai ricercatori e alle istituzioni di tutto il mondo", afferma Mathias Wilhelm, professore di spettrometria di massa computazionale presso la TUM School of Life Sciences. Mathias Wilhelm e Bernhard Küster avevano già fondato un'azienda insieme e hanno deciso di fare di nuovo il salto di qualità. Insieme a Martin Frejno, Daniel Zolg, Siegfried Gessulat e Tobias Schmidt, nel 2019 hanno fondato MSAID, una startup specializzata in modelli di deep-learning per la ricerca sulle proteine. Tutti i fondatori hanno studiato, conseguito il dottorato o lavorato alla TUM.
Un database per le "impronte digitali" molecolari generate dall'AI
Dal 2022, MSAID commercializza un successore brevettato del software il cui prototipo ha dato vita all'azienda. Il software semplifica l'analisi di insiemi di dati complessi e di grandi dimensioni. Il COO di MSAID Daniel Zolg paragona l'approccio all'identificazione delle impronte digitali: "Ogni proteina è composta da diversi peptidi, ciascuno con la propria impronta digitale specifica. Possiamo rendere visibili le impronte digitali di un campione utilizzando uno spettrometro di massa. Ma la qualità di queste impronte digitali non è sempre buona: spesso si ha solo un'impronta parziale di un peptide, e a volte si sovrappongono. Ciò rende più difficile stabilire quale misura corrisponde a quale peptide. È un po' come cercare di analizzare le impronte digitali su una maniglia che è stata toccata da molte persone diverse".
Analizzare manualmente una tale quantità di dati non è più possibile. Dopo tutto, gli esseri umani sono composti da oltre 20.000 proteine diverse. I fondatori hanno quindi sfruttato i punti di forza dell'IA nella simulazione di modelli: un algoritmo confronta i risultati delle misurazioni con una sorta di "database di peptidi" contenente modelli generati dall'IA e creati dal team. Questi modelli corrispondono a quelli prodotti dai peptidi durante l'analisi basata sulla spettrometria di massa. E non solo: possono anche essere utilizzati per prevedere quali modelli emergeranno quando diversi peptidi si sovrapporranno.
"Con il nostro approccio, possiamo migliorare sostanzialmente l'identificazione delle proteine in campioni complessi come tessuti e plasma, quantificare meglio le loro quantità e ridurre i passaggi manuali. Il nostro software consente inoltre di completare in pochi giorni analisi che altrimenti richiederebbero diverse settimane", afferma Martin Frejno, CEO di MSAID. "Questo apre nuove strade per la diagnosi precoce delle malattie, la medicina personalizzata e lo sviluppo di farmaci".
Nota: questo articolo è stato tradotto utilizzando un sistema informatico senza intervento umano. LUMITOS offre queste traduzioni automatiche per presentare una gamma più ampia di notizie attuali. Poiché questo articolo è stato tradotto con traduzione automatica, è possibile che contenga errori di vocabolario, sintassi o grammatica. L'articolo originale in Inglese può essere trovato qui.
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