Intelligenza artificiale alleata nella lotta a Covid-19. BioNTech – l’azienda biotecnologica tedesca che ha aperto la strada alla tecnologia dell’Rna messaggero alla base del vaccino sviluppato con Pfizer contro il nuovo Coronavirus – ha collaborato con la società britannica InstaDeep per creare quello che le due aziende definiscono un efficace “sistema di allerta precoce” per individuare nuove varianti di Coronavirus potenzialmente pericolose. Ne parla Jeremy Kahn su Fortune.com.
Nei test il loro sistema di allerta precoce è stato in grado di rilevare 12 delle 13 varianti di coronavirus che l’Organizzazione mondiale della sanità ha finora designato come potenzialmente pericolose, in media due mesi prima che l’Oma raggiungesse alla stessa conclusione. Nel caso della variante Omicron, il sistema l’ha identificata come potenzialmente pericolosa lo stesso giorno in cui la sua sequenza genetica è stata resa disponibile per la prima volta, secondo un documento BioNTech e InstaDeep pubblicato su Biorxiv.org.
“La segnalazione precoce di potenziali varianti ad alto rischio potrebbe essere uno strumento efficace per allertare ricercatori, sviluppatori di vaccini, autorità sanitarie e responsabili politici, fornendo così più tempo per rispondere a nuove varianti”, ha affermato Ugur Sahin, co-fondatore e capo di BioNTech ufficiale esecutivo.
La natura globale della pandemia, la facile trasmissibilità del virus alla base di Covid-19 e l’uso diffuso del sequenziamento genomico hanno inondato di dati gli scienziati. E poiché il virus muta costantemente, vengono rilevate continuamente nuove varianti, anche se la stragrande maggioranza non rappresenta un rischio maggiore o una sfida per i vaccini e cure esistenti.
“Più di 10.000 nuove sequenze mutate vengono attualmente scoperte ogni settimana e gli esperti umani semplicemente non sono in grado di far fronte a dati complessi su questa scala”, ha affermato in una nota Karim Beguir, co-fondatore e amministratore delegato di InstaDeep.
Il sistema sviluppato dalle due aziende funziona in due modi, entrambi basati sulla sequenza del Dna di una variante. La prima parte prevede la struttura della proteina Spike di una variante dalla sequenza di Dna. La proteina Spike è la parte del virus utilizzata per infettare le cellule ed è anche l’aggancio degli anticorpi. Nell’ultimo anno sono stati fatti grandi passi avanti nella capacità di prevedere le strutture proteiche a partire da sequenze di Dna. DeepMind, di proprietà di Alphabet, società madre di Google, ha reso disponibile gratuitamente ai ricercatori uno di questi sistemi, AlphaFold. È disponibile anche un altro sistema, chiamato RoseTTAFold, creato dai ricercatori dell’Università di Washington.
Colby Ford, ricercatore presso l’Università della Carolina del Nord a Charlotte, ha utilizzato entrambi questi sistemi per dire che la variante Omicron sarebbe stata una variante significativa di preoccupazione, ma che non sfuggiva completamente agli anticorpi indotti dal vaccino, settimane prima che gli stessi risultati fossero confermati dal metodo tradizionale.
La ricerca BioNTech e InstaDeep non ha utilizzato questi nuovi strumenti di previsione della struttura proteica basati sull’intelligenza artificiale, utilizzando invece metodi di simulazione molecolare più vecchi. In base a questo modello, il sistema assegna alla variante due punteggi: uno per la facilità con cui la proteina Spike si lega a un recettore, chiamato Ace 2, che utilizza per invadere le cellule umane. L’altro che valuta la facilità con cui gli anticorpi, come quelli generati in quelli inoculati con il vaccino di BioNTech, possono legarsi alla proteina Spike, impedendo al virus di infettare le cellule. Entrambi i punteggi sono stati convalidati utilizzando esperimenti di laboratorio.
“Con i metodi computazionali avanzati che abbiamo sviluppato negli ultimi mesi, possiamo analizzare le informazioni sulla sequenza della proteina Spike e classificare le nuove varianti in base alla fuga immunitaria prevista e al punteggio di legame ACE2”, ha affermato Sahin.
La seconda parte del sistema prende la sequenza del Dna e la tratta come se fosse una specie di linguaggio. Quindi utilizza tecniche di intelligenza artificiale sviluppate per l’elaborazione del linguaggio naturale per esaminare la somiglianza della sequenza del Dna per la proteina Spike di una particolare variante ad altre Spike di Coronavirus note. Da ciò, i ricercatori ricavano due punteggi aggiuntivi.
Questi quattro valori, due dei modelli strutturali e due dei modelli linguistici, vengono quindi combinati in due punteggi aggregati: uno, chiamato “punteggio di fuga immunitario”, che misura quanto è probabile che la variante sfugga a una risposta immunitaria naturale o indotta dal vaccino.
L’altro, chiamato “fitness prior score“, che ci dà un’idea di quanto sia probabile che quella variante sia in grado di soverchiare le altre. E ci dà indizi sulla sua velocità di ‘sorpasso’. I ricercatori hanno testato il sistema con il database sul quale gli scienziati depositano tutte le nuove varianti Covid, analizzando le new entry inserite da metà settembre 2020 a fine novembre 2021.
In questo periodo hanno identificato ogni variante di preoccupazione in media 58 giorni prima del ‘sigillo’ dell’Oms. La variante Delta è stata l’unica a sfuggire al sistema di AI, e questo in parte per le caratteristiche peculiari di Delta stessa, secondo i ricercatori. Ma anche perché questa variante è emersa in India, dove sono state effettuate meno sequenze genetiche rispetto al numero delle infezioni registrato nel Paese.
