AI e malattie rare, così la tecnologia aiuta i medici nelle diagnosi

In Sintesi

• Un modello di intelligenza artificiale chiamato popEVE rivoluziona la diagnosi delle malattie genetiche rare.
• Sfruttando i dati evolutivi di centinaia di migliaia di specie, l’AI è in grado di identificare e valutare la patogenicità di mutazioni missense mai osservate prima nell’uomo.

La diagnosi delle malattie genetiche rare entra in una fase completamente nuova grazie a un modello di intelligenza artificiale in grado di identificare mutazioni umane mai osservate fino a questo momento. Un gruppo di ricercatori del Centro per la regolazione genomica di Barcellona, in collaborazione con la Harvard Medical School, ha sviluppato un sistema che analizza l’evoluzione di centinaia di migliaia di specie (soprattutto animali) per riconoscere varianti genetiche potenzialmente patologiche.

Il modello, chiamato popEVE, amplia le capacità del precedente algoritmo EVE (Evolutionary Model of Variant Effect) introdotto nel 2021, riuscendo a interpretare le mutazioni “missense”, ossia quelle in cui il cambiamento di un singolo amminoacido può alterare la funzione di una proteina, aprendo a scenari del tutto nuovi per l’analisi clinica di patologie rare spesso senza una diagnosi chiara.

Come funziona popEVE e cosa può fare

Alla base dell’innovazione c’è un principio semplice: l’evoluzione conserva ciò che funziona e elimina ciò che è potenzialmente nocivo. PopEVE sfrutta dunque la diversità genetica accumulata nel corso di milioni di anni per capire se una mutazione umana renda meno probabile la sopravvivenza dell’organismo.

L’analisi si concentra sulle mutazioni missense perché, pur essendo piccole modifiche a livello molecolare, possono alterare profondamente la produzione delle proteine, i mattoni fondamentali dei processi vitali.

L’efficacia del modello è stata valutata su un campione di 31mila famiglie con bambini affetti da disturbi dello sviluppo particolarmente severi. In 513 casi, in cui i piccoli pazienti presentavano una mutazione completamente nuova e mai documentata, popEVE è riuscito a identificare la variante più dannosa nel 98% delle situazioni. Un risultato che rappresenta un passo avanti decisivo nella capacità di attribuire con precisione una malattia a una singola mutazione, soprattutto quando non esistono dati precedenti o campioni genetici dei genitori.

Il modello ha inoltre evidenziato 123 geni finora mai associati ai disturbi dello sviluppo, ma che risultano attivi nel cervello in fase di crescita e interagiscono con proteine già note per il loro ruolo patologico. Sono dati che potrebbero aprire nuovi settori di ricerca e ampliare il numero di diagnosi disponibili.

Altra particolarità di questo modello è il bisogno di un ridotto fabbisogno computazionale, che lo rende facilmente utilizzabile anche in contesti sanitari con risorse limitate.

Quale futuro per la lotta alle malattie rare

Per gli esperti, popEVE rappresenta un passo fondamentale verso l’obiettivo più ambizioso della genomica clinica: valutare in modo sistematico l’impatto di ogni singola variante nel genoma di un paziente.

Ciò vuol dire, essenzialmente, che sfruttando le capacità dell’algoritmo EVE e rendendole applicabili a ogni gene umano, il sequenziamento genetico potrebbe diventare uno strumento in grado di offrire risposte rapide e affidabili ai pazienti che oggi vivono nell’incertezza diagnostica, un’eventualità piuttosto comune quando si tratta di malattie rare.