Si chiama Sphinks

l’algoritmo grazie al quale l’intelligenza artificiale sta imparando a dare la caccia al cancro, a partire dai tumori del cervello. Li riconosce e, per ognuno di essi riesce a individuare le armi piu’ efficaci per combatte il cancro. E’ uno dei passi piu’ importanti e recenti verso la medicina di precisione, pubblicato sulla rivista Nature Cancer. Il gruppo di Antonio Iavarone e Anna Lasorella, del Sylvester Comprehensive Cancer Center della Miller School of Medicine dell’Universita’ di Miami, è quello che se n’è occupato

“Siamo in grado di combinare i dati ottenuti da piattaforme di analisi di proteine prodotte dal cancro. Inoltre evidenziamo le loro modificazioni per individuare gli enzimi, chiamati chinasi, che producono segni distintivi nelle cellule del cancro. Per molti di questi enzimi esistono inibitori specifici, che rappresentano quindi potenziali bersagli terapeutici”, dice Lavarone all’ANSA.

E’ la nuova ventata rivoluzionaria

che adesso si avvicina a dare i suoi frutti ,nella lotta al cancro, e che nasce in laboratori un po’ diversi rispetto a quelli tradizionali. “il 50% dello spazio del laboratorio e’ computazionale, con la possibilita’ di collegarsi a grandi reti. Si chiama Dry Lab – aggiunge il ricercatore – per distinguerlo dal tradizionale Wet lab”. Infatti nel Dry lab sono diventati di casa gli aggregati di cellule che riproducono il cancro in miniatura, i cosiddetti organoidi. E’ il punto di arrivo di una via aperta dieci anni fa dallo stesso gruppo di ricerca.

L’algoritmo Sphinks (Substrate Phosphosite based Inference for Network of KinaseS) e’ il secondo nato dalla ricerca di Lavarone sul cancro. Il primo aveva imparato a riconoscere una forma di cancro, il glioblastoma mitocondriale, per il quale esistono possibilita’ di terapia e diverso rispetto alle altre tre famiglie di tumori maligni per cui questa possibilita’ non esiste.

Le proteine cancerogene sono il bersaglio

Sphinks ha raccolto la sfida della caccia ai tre gruppi di tumori piu’ sfuggenti. Infatti esso identifica le proteine chinasi fondamentali, diverse per ognuno dei 3 gruppi. Proprio grazie a questo strumento, ha detto ancora Lavarone, l’analisi diventa possibile per ogni singolo paziente. Tutto ciò diventa possibile se abbiamo a disposizione i dati relativi all’analisi di tutte le proteine del tumore. Non sono, infatti, i geni che fanno funzionare i tumori, ma le loro proteine”.