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L’RNA messaggero potrebbe combattere malattie come l’Alzheimer e il cancro, con l’aiuto della scienza
Quest’anno, il pubblico è stato introdotto all’acido ribonucleico messaggero, o mRNA, quando è diventato un eroe nella corsa mondiale per lo sviluppo di vaccini COVID-19. Gli scienziati hanno ingegnerizzato in laboratorio l’mRNA per istruire le cellule umane su come riconoscere, e quindi distruggere, la proteina spike che è l’ingresso del virus.
Altamente efficace e preciso, l’approccio ha offerto uno sguardo sulla potenza della tecnologia mRNA. L’RNA messaggero potrebbe un giorno aiutare il corpo umano ad affrontare malattie come il cancro con la stessa efficacia.
Yanjun Qi, professore associato di informatica presso la School of Engineering and Applied Science dell’Università della Virginia, potrebbe essere la chiave per far sì che ciò accada.
Il DNA, il codice genetico umano, contiene le istruzioni che dirigono le cellule nell’esecuzione di tutte le funzioni biologiche. L’RNA messaggero porta queste istruzioni alle cellule. Gli scienziati sperano di sfruttare il percorso di azione del corpo dal DNA all’mRNA alla cellula, un processo chiamato espressione genica, per la medicina di precisione.
Prima che questo potenziale possa diventare una realtà, tuttavia, i ricercatori devono scoprire quali istruzioni i geni nel nostro DNA stanno inviando attraverso l’RNA messaggero.
Qi è all’avanguardia di questa scoperta. Sta usando potenti modelli di deep learning per analizzare i dati biomedici per scoprire come interagiscono i geni e l’RNA messaggero.
“La relazione tra le istruzioni del DNA, i loro messaggeri, l’mRNA e il modo in cui dirigono l’attività cellulare non è molto chiara per la maggior parte delle malattie “, ha detto Qi. “Quello che stiamo cercando di capire è il passaggio dal DNA all’RNA messaggero, perché ci informa su come il codice genetico è collegato all’espressione della malattia”.
Scoprire queste connessioni potrebbe portare a un futuro con terapie altamente mirate. Proprio come l’mRNA può istruire una cellula a impedire a un virus di invadere il corpo, i messaggeri del DNA potrebbero un giorno fornire alle cellule le istruzioni pertinenti per organizzare una difesa in prima linea contro le malattie, molto prima che possano prendere piede.
Qi sottolinea che il lavoro è nella prima fase di scoperta.
“Si stanno raccogliendo enormi quantità di dati sul codice genetico”, ha detto. “La domanda è come dare un senso a quei dati per scopi utili. Stiamo creando strumenti di intelligenza artificiale per trovare cose che sono completamente sconosciute in questo momento. Stiamo parlando di orizzonti a lungo termine e crediamo che ci arriveremo. “
Il traguardo di vasta portata riflette la vastità del compito. Il codice genetico di un essere umano include 6 miliardi di punti dati che contribuiscono all’espressione genica, che sono poi collegati alle più di 10 13 (10 milioni di milioni) di cellule del corpo umano.
“Ci sono percorsi biologici dai geni agli mRNA alle proteine che svolgono milioni di funzioni”, ha detto Qi. “Decodificare una tale quantità di dettagli in percorsi specifici per la malattia è un compito gigantesco”.
È qui che entrano in gioco i potenti modelli di computer basati sull’intelligenza artificiale. Possono rilevare modelli nei dati che rendono più facile trovare tali connessioni.
“Un modello può generalizzare le inferenze da ciò che ha visto prima e applicarlo a incognite e riconoscere più rapidamente qualcosa di nuovo”, ha detto Qi. “Ogni nuova scoperta aiuta a restringere il focus della ricerca in corso perché il computer sta imparando dalla cronologia dei dati per riconoscere le regole di base”.
Quando vengono scoperte nuove regole, i ricercatori possono estrapolarle e andare al di fuori delle conoscenze esistenti.
Nel suo ruolo di membro aggiunto della facoltà sia presso il Centro per la genomica della salute pubblica della UVA School of Medicine che presso la UVA School of Data Science, Qi collabora con ricercatori biologici in diverse aree della medicina per modellare i dati per una migliore comprensione del codice genetico e della sua relazione alla malattia.
Un interesse permanente per gli approcci olistici e naturali alla scienza, combinato con un vivo desiderio di creare strumenti matematici per risolvere problemi complessi, ha messo il Qi sulla strada che sovrappone l’IA alla biologia e alla medicina.
“L’informatica è un’abilità e uno strumento perché gli algoritmi che creiamo sono agnostici e possono affrontare qualsiasi compito”, ha affermato. “Un buon strumento può risolvere profondamente il compito.”
La collaborazione più lunga di Qi da quando è entrata a far parte di UVA Engineering nel 2013 è con il membro residente del Center for Public Health Genomics Clint L. Miller, un assistente professore presso il Dipartimento di Scienze della salute pubblica della School of Medicine. I due hanno creato uno strumento che può essere utilizzato su dati specifici per studiare i fattori genetici legati al rischio di malattie cardiovascolari.
Miller inizialmente ha contattato Qi per la sua esperienza quando uno studente nel suo laboratorio ha espresso interesse a saperne di più sui metodi di intelligenza artificiale.
“Dopo il primo incontro, ci siamo resi conto di avere programmi di ricerca complementari e interessi simili, quindi abbiamo naturalmente iniziato a collaborare”, ha detto.
Miller sottolinea che i campi della medicina genomica e della scoperta di farmaci basati sulla genetica sono in rapida evoluzione a causa del crollo dei costi del sequenziamento del DNA combinato con l’aumento di strumenti di analisi computazionale più scalabili.
“Ora siamo a un punto di svolta chiave in cui l’integrazione di set di dati genetici umani su larga scala con algoritmi predittivi basati sull’intelligenza artificiale può essere sfruttata per sviluppare la prossima generazione di farmaci di precisione”, ha affermato. “L’obiettivo del nostro lavoro in questo spazio è accelerare la scoperta e la traduzione di farmaci a base genetica”.
Miller, che ricopre incarichi secondari in ingegneria biomedica, biochimica e genetica molecolare, ritiene che la chiave dell’innovazione risieda nel colmare le lacune di conoscenza tra le discipline. Combinando la sua esperienza nella biologia delle malattie con la conoscenza di Qi sull’apprendimento automatico, sperano di rispondere alle domande biomediche più urgenti nel campo.
In ogni collaborazione, Qi pesa ugualmente il potere di ascoltare, apprendere e formare comprensioni con il potere degli stessi modelli di intelligenza artificiale.
“Cerco sempre di costruire buoni strumenti”, ha detto. “Per creare buoni strumenti, devi capire il tuo utente. Cerco di capire i problemi che i biologi con cui collaboro stanno cercando di risolvere, in particolare quali dati stanno usando”.
Quest’anno, Qi è stata premiata per i suoi contributi alla ricerca che fa progredire la medicina quando è stata reclutata come National Scholar of Data and Technology dal National Institutes of Health. Contribuirà con idee e strumenti che sfrutteranno grandi set di dati genomici per fornire una migliore comprensione della malattia di Alzheimer alla ricerca di trattamenti efficaci.
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