L’Intelligenza artificiale si mette a servizio della Genetica medica nel progetto di ricerca “International consortium for integrative genomics prediction (ITERVENE)”, a cui partecipa l’Università di Siena con il gruppo coordinato dalla professoressa Alessandra Renieri.
Il progetto, sviluppato in collaborazione con il data scientist Simone Furini del dipartimento di Biotecnologie mediche, e con il team del professor Marco Gori, del dipartimento di Ingegneria dell’informazione e scienze matematiche, ha ricevuto il finanziamento europeo di 500 mila euro sulla call H2020-SC1-FA-DTS-2018-2020 – Trusted digital solutions and Cybersecurity in Health and Care.
Obiettivo è interpretare i dati genetici utilizzando anche tecniche di intelligenza artificiale, superando il modello mendeliano, non solo in malattie rare come la sindrome di Alport e la sindrome di Rett, ma anche e soprattutto in malattie comuni quali la disabilità intellettiva, l’autismo e i tumori.
I ricercatori utilizzeranno i dati del Network for Italian Genomes (NIG), di cui la professoressa Renieri è stata fondatrice e prima coordinatrice.
“Si tratta di un esempio dell’efficacia della collaborazione interdisciplinare tra gruppi di ricerca, implementata dalla recente creazione della rete Unis-IA, il network dell’Ateneo sui temi dell’Intelligenza artificiale”, spiega la professoressa Renieri. “Attraverso il progetto, coordinato da un gruppo finlandese – continua la professoressa – svilupperemo tecniche utili di interpretazione dei dati genetici applicabili anche a COVID-19 che, tra le malattie comuni, ha una fortissima base di suscettibilità genetica dell’ospite”.
