L’algoritmo Art (Automated Recommendation Tool), messo a punto dai ricercatori del Lawrence Berkeley National Laboratory, è in grado di prevedere come determinate modifiche del Dna o dei processi biochimici di una cellula possono cambiarne il comportamento, guidando la sua ingegnerizzazione
L’Intelligenza artificiale è la nuova alleata della biologia sintetica. Un team di ricercatori del Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab), negli Stati Uniti, è riuscito ad adattare gli algoritmi di apprendimento automatico alle esigenze della biologia sintetica per guidare lo sviluppo di cellule che non esistono in natura. I risultati di due loro studi, pubblicati su Nature Communication, aprono la strada allo sviluppo di nuove tecniche utili per riprogettare velocemente sistemi viventi come lieviti e batteri per numerose applicazioni, dalla produzione di farmaci a quella di biocarburanti.
Il nuovo algoritmo Art
Il loro nuovo algoritmo Art (Automated Recommendation Tool), in attesa di brevetto, come descritto nel dettaglio sulle pagine della rivista specializzata, è in grado, dopo un semplice addestramento, di prevedere come determinate modifiche del Dna o dei processi biochimici di una cellula possono cambiarne il comportamento, guidando la sua ingegnerizzazione. "Le possibilità sono rivoluzionarie", ha spiegato il coordinatore della ricerca, Hector Garcia Martin. "Ora la bioingegneria è un processo molto lento: sono serviti anni per creare il farmaco antimalarico artemisinina. Se invece sei in grado di creare nuove cellule per un'indicazione specifica in un paio di settimane o mesi, puoi davvero stravolgere quello che puoi fare con la bioingegneria".
Art funziona? Lo studio
Per testare l’efficacia del loro algoritmo, nello studio “Combining mechanistic and machine learning models for predictive engineering and optimization of tryptophan metabolism", i ricercatori, grazie alla collaborazione con l'Università tecnica della Danimarca, hanno utilizzato ART per guidare il processo di ingegneria metabolica necessario per aumentare la produzione di triptofano (un amminoacido con vari usi) del lievito di birra e per ritoccarne il metabolismo.
Nello specifico sono riusciti a selezionare cinque geni, ciascuno dei quali controllato da altri geni o meccanismi regolatori, rivelando in totale 8mila possibili combinazioni. Hanno successivamente addestrato l’Intelligenza artificiale con i dati sperimentati relativi a 250 combinazioni. Così facendo l'algoritmo ha imparato quale amminoacido viene prodotto in base ai geni accesi nella cellula.
Art è poi riuscito a dedurre in autonomia come le restanti 7.000 combinazioni possibili possono influire sulla produzione di triptofano, indicando la strada per aumentarla fino al 106%.
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