Coronavirus, un modello riuscirebbe a prevederne le mutazioni

Salute e Benessere

L’algoritmo è frutto di un lavoro di ricerca condotto da un gruppo di esperti del Massachusetts Institute of Technology (Mit) e potrebbe riuscire a prevedere come i virus di influenza, Hiv e Sars-CoV-2 mutino per sfuggire al sistema immunitario e ai vaccini

Un algoritmo, ispirato al linguaggio umano, potrebbe riuscire a prevedere come i virus di influenza, Hiv e Sars-CoV-2 mutino per sfuggire al sistema immunitario e ai vaccini. E questo vorrebbe dire poter precedere i virus stessi, individuando in maniera precoce i bersagli di farmaci e vaccini stessi. A mettere a punto l’algoritmo, un lavoro di ricerca condotto da un gruppo di esperti del Massachusetts Institute of Technology (Mit), guidato da Brian Hie, i cui risvolti sono stati discussi in un articolo pubblicato sulla rivista scientifica “Science”.

Il processo di revisione scientifica

Dopo che l'articolo è stato accettato, il modello dei ricercatori del Mit è stato applicato alla variante inglese e a quella sudafricana del Sars-CoV-2 e sono state individuate alcune sequenze da sorvegliare. I risultati definitivi non sono ancora stati pubblicati e dovranno comunque essere sottoposti ad un processo di revisione scientifica.

Il meccanismo di "elusione virale"

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Il punto di partenza di questo studio è stata l'osservazione di come uno dei principali problemi legati alla produzione di farmaci e vaccini sia l'abilità dei virus di mutare, con l'intento di eludere le difese immunitarie, secondo un meccanismo chiamato proprio "elusione virale". La sfida dei ricercatori del Mit è stata allora quella di comprendere i segreti di questo meccanismo di fuga e per farlo gli esperti si sono serviti dell'intelligenza artificiale e di una serie di algoritmi fino ad oggi utilizzati per studiare il linguaggio. "Abbiamo identificato le mutazioni che, conservando la capacità del virus di essere infettivo, rendono il suo aspetto diverso per il sistema immunitario, proprio come si può modificare il significato di una frase utilizzando parole diverse su una stessa struttura grammaticale", hanno spiegato i ricercatori.

I primi riscontri

Nel caso dei virus la "grammatica" è costituita dalle sequenze genetiche delle proteine che si trovano sulla loro superficie, come ad esempio l'emoagglutinina per i virus dell'influenza e la proteina Spike per il Sars-CoV-2. "Il nostro studio rappresenta un promettente ponte concettuale tra il linguaggio naturale e l'evoluzione dei virus". La vera sfida, adesso, è quella di poter riuscire a decifrare la 'semantica' che rende i virus difficili da riconoscere per il sistema immunitario, come se utilizzasse una lingua sconosciuta. Al momento, hanno sottolineato gli esperti, i risultati ottenuti sono buoni, dal momento che i modelli sviluppati per l'influenza di tipo A, l'Hiv e il Sars-CoV-2 hanno previsto con precisione le mutazioni casuali, il tutto senza ricevere un addestramento e utilizzando solo i dati relativi alle sequenze delle proteine di superficie.

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