Un contributo prezioso per la Ricerca Biomedica

Grazie alla sua capacità di elaborare grandi quantità di dati a ritmi elevatissimi, l’AI viene già ampiamente utilizzata per migliorare la Ricerca in campo medico. 

Infatti, l’Intelligenza Artificiale rappresenta già oggi un supporto validissimo alla medicina moderna e le sue applicazioni si allargano ad ambiti sempre più numerosi: dalla diagnostica allo sviluppo dei farmaci, dalla medicina di precisione alla riabilitazione.

La capacità predittiva dei modelli di AI viene sfruttata per esempio nella diagnostica: attraverso una corretta elaborazione e interpretazione dei dati, si ottengono diagnosi più accurate, rilevando in anticipo i primi segnali di specifiche malattie e aiutando i medici a prendere le decisioni in maniera più sicura e tempestiva. Questo permette di ridurre gli errori nelle diagnosi e di prescrivere o addirittura sviluppare nuovi metodi per un trattamento più preciso, mirato al caso specifico. 

Il contributo dell’Intelligenza Artificiale sta diventando infatti sempre più determinante nella medicina di precisione, che mira a creare e perfezionare cure sempre più  personalizzate anziché usare un approccio unico per tutti i pazienti.

Applicazioni per lo studio degli organi e dei tessuti umani

Per esempio, nel campo della cardiologia, come può l’AI aiutare a capire in che modo si rigenerano e si riparano i tessuti di un cuore umano, per poter sviluppare tecniche di medicina personalizzata e farmaci specifici?

La soluzione Organ Vision che sta sviluppando 3rdPlace studia l’applicazione di nuove tecniche di AI al fine di velocizzare l’acquisizione di immagini medicali, in particolare per lo studio di organoidi.

Gli organoidi sono dei modelli 3D prodotti in vitro che riproducono in miniatura le caratteristiche di organi e tessuti umani, costruiti per studiare e comprendere i meccanismi di evoluzione e riparazione dei tessuti utili a sviluppare tecniche sempre più sofisticate di medicina personalizzata.

Con questa soluzione si punta a un monitoraggio degli organoidi in tempo reale, osservando un tessuto cardiaco ingegnerizzato per studiare le lesioni, le riparazioni e la rigenerazione del cuore.

Nello studio delle patologie riguardanti gli organi del corpo umano, si possono identificare diverse scale di osservazione: a livello macro si può analizzare l’intero organo fino al livello microscopico, ovvero quello molecolare, passando dagli stadi intermedi di tessuti e cellule.

Questo studio in particolare si focalizza sull’analisi dei tessuti e degli organelli, cioè le strutture interne alle cellule.

La tecnica più diffusa è quella denominata staining, attraverso cui il campione estratto viene artificialmente colorato per individuare anomalie. Il limite finora è sempre stato quello dei tempi di acquisizione delle immagini, perché le tecniche ad utilizzate permettevano solo di confrontare vari “scatti” in successione temporale di una porzione di tessuto, riducendo di fatto la possibilità di seguire l’evoluzione in modo realmente continuativo.

Un nuovo approccio attraverso i modelli generativi 

Questa nuova soluzione invece applica la tecnica dei modelli generativi che, allenati su dataset di immagini, permettono di generare nuove figure equivalenti ma  in un dominio diverso da quello di partenza.

Un modello generativo impara quindi la rappresentazione realistica di una classe di oggetti, permettendone la mappatura tra due gruppi di immagini e preservandone il contenuto mentre se ne cambia lo stile.

All’interno dei modelli generativi è possibile distinguere tra:

• ●  modelli generatori, che cercano di creare immagini il più realistiche possibile
• ●  modelli discriminatori, che provano a distinguere se l’immagine generata è vera o falsa

I Modelli Generativi applicati alle immagini medicali permettono agli scienziati di visualizzare l’evolvere in tempo reale delle cellule e dei tessuti all’interno di un modello che imiti l’organo reale.

Grazie a questo progetto sarà possibile ottenere un monitoraggio costante delle lesioni, le riparazioni e la rigenerazione di un tessuto cardiaco ingegnerizzato. Combinando microscopia ed intelligenza artificiale si accelera la comprensione di cosa accade ad un organo quando viene aggredito da una malattia, rendendo osservabili i processi fisiologici e patologici chiave negli esseri umani.

In questo modo si punta a creare una tecnologia di elaborazione delle immagini tempestiva, ad alta risoluzione e label-free, per sviluppare tecniche sempre più sofisticate di medicina personalizzata.