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Fisica

Reti neurali viventi per la cura del cancro

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Un team di ricercatori del Dipartimento di Fisica della Sapienza Università di Roma, dell’Istituto dei Sistemi Complessi del CNR e dell’Università Cattolica di Roma ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale che, inglobando il tumore in una rete neurale, è capace di monitorare il metabolismo e la crescita delle cellule cancerose e, in maniera del tutto non invasiva, gli effetti delle chemioterapie. I risultati del lavoro sono stati pubblicati sulla rivista Communications Physics

reti neurali cancro
La figura mostra l’evoluzione temporale del campione tumorale usato nella rete ottica

L’intelligenza artificiale sta cambiando non solo molti aspetti della vita quotidiana, ma anche il modo di “fare scienza”, stimolando nuovi esperimenti e suggerendo strade di ricerca finora inesplorate.

Così i sistemi di intelligenza artificiale diventano sempre più avveniristici, interdisciplinari e neuromorfici (ovvero simili ai sistemi viventi) e trovano applicazione nei più disparati settori, come l’elettronica, l’informatica, la simulazione e le diverse branche della medicina. I nuovi modelli sono sviluppati per imitare il cervello umano, sia nel funzionamento, con un consumo di energia molto ridotto per l’apprendimento, sia nella struttura, utilizzando materiali biologici.

Il team di ricercatori coordinato da Claudio Conti del Dipartimento di Fisica della Sapienza e Direttore dell’Istituto dei sistemi complessi del CNR, in collaborazione con Massimiliano Papi della Università Cattolica del Sacro Cuore di Roma, ha realizzato una rete neurale ottica che ingloba al suo interno delle cellule tumorali viventi che crescono e si moltiplicano nel tempo. Si tratta di un dispositivo ibrido, formato da tessuti viventi e parti fisiche, come lenti, specchi e computer tradizionali, che evolve nel tempo e può essere addestrato per fornire informazioni sulle cellule tumorali, il loro metabolismo e l’effetto di chemioterapia e altri trattamenti.

Nello studio, sviluppato nell’ambito del progetto PRIN “PELM: Photonic Extreme Learning Machine” e pubblicato sulla rivista Communications Physics, i ricercatori hanno utilizzato cellule tumorali di glioblastoma, un tumore gravissimo del cervello, che sono state inserite nel dispositivo ottico. Fasci laser sono stati opportunamente addestrati per attraversare le cellule tumorali, che si comportano come dei nodi di una rete neurale. A questo punto il sistema di intelligenza artificiale, agisce come una vera e propria rete neurale biologica, memorizza ed elabora i dati e successivamente codifica le informazioni contenute nella luce estratta dalle cellule tumorali.

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Lo schema della rete neurale ottica usata negli esperimenti

Ma non solo, la rete neurale vivente può riconoscere gli stimoli esterni e reagire ai cambiamenti: aggiungendo alcune dosi di farmaci chemioterapici i ricercatori hanno dimostrato la capacità del modello di calcolare l’efficacia della terapia contro il glioblastoma.

La rete neurale, opportunamente addestrata, evidenzia infatti cambiamenti nel tumore non rivelabili con i metodi tradizionali, come la microscopia o le tecniche fisico-chimiche, e inoltre fornisce nuove informazioni sulla dinamica dell’evoluzione temporale e sugli effetti della temperatura, prima ottenibili solo attraverso tagli o modifiche invasive ai campioni tumorali. Il potenziale di tale tecnica sta nelle importanti ricadute applicative nel campo delle nuove tecnologie impiegate nella cura del cancro e in particolare nella nanomedicina.

“Si tratta di un’applicazione originale e innovativa dei nuovi concetti di Deep Learning alla fisica – spiega Claudio Conti. L’idea è che possiamo usare questi modelli matematici non solo per fare operazioni semplici come il riconoscimento delle immagini, ma anche fare esperimenti decisamente non convenzionali, che sfruttano la fisica e la biofisica con un approccio interdisciplinare”.

Riferimenti:

Living optical random neural network with three dimensional tumor spheroids for cancer morphodynamics – D.Pierangeli, V.Palmieri, G.Marcucci, C.Moriconi, G.Perini, M.DeSpirito, M.Papi, C.Conti – Communications Physics (2020) DOI: https://doi.org/10.1038/s42005-020-00428-9

 

Testo e immagini dalla Sapienza Università di Roma

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