(ANSA) - SIENA, 14 MAR - La collaborazione fra scienziati di
discipline diverse, dall'intelligenza artificiale alla data
science e alla genetica, permette di approcciare lo studio sui
rischi da Covid-19 in maniera innovativa. Una nuova ricerca, cui
hanno preso parte studiosi dell'Università di Siena delle
diverse discipline, è stata pubblicata su Human Genetics:
'Common, low frequency, rare, and ultra rare coding variants
contribute to Covid 19 severity' è il titolo dello studio che
tratta, si spiega dall'Ateneo senese, "dell'innovativa modalità
di approccio integrato per un modello interpretabile di
apprendimento automatico che permette di capire quali sono i
geni 'difettosi' a causa dei quali alcune persone hanno Covid-19
grave.
L'analisi del Dna, effettuata attraverso potente
sequenziatore NOVASeq6000, con l'aiuto di data science e
intelligenza artificiale permette di individuare chi ha più
probabilità di contrarre la malattia in modo grave e quindi di
fornire con maggiore tempestività e in maniera personalizzata la
terapia farmacologica più adatta. "Attraverso la genetica
dell'ospite, cioè di ciascuno dì noi - spiega Alessandra
Renieri, direttrice dell'unità genetica medica dell'Aou Senese
alla guida del gruppo di ricerca, che ha coinvolto altri 40
ospedali italiani del consorzio Gen-Covid e con cui hanno
collaborato anche studiosi di Germania, Inghilterra, Svezia e
Canada - si possono fare previsioni su quale sarà la gravità
dell'infezione e quali sono i punti deboli per poi offrire nel
prossimo futuro una terapia personalizzata. Cioè curare in
maniera diversa pazienti diversi a seguito della tipizzazione
della propria genetica e non tutti con lo stesso farmaco". Il
modello di approccio proposto dalla ricerca potrebbe infatti
fornire informazioni utili per lo sviluppo di strumenti
diagnostici e terapeutici. Lo studio delle varianti dei nostri
geni, comuni, a bassa frequenza o rare, individuate a partire
dall'elaborazione dei dati di sequenziamento di individui
positivi, sono state utilizzate per definire un modello
interpretabile di apprendimento automatico per predire la
gravità di Covid-19. (ANSA).
