Le pandemie nell’era dell’IA – Speciale

Un approccio seguito anche da Alibaba, che tramite la controllata Damo Academy, con la collaborazione di Amazon, Microsoft e altri ancora, è riuscita ad aumentare l’accuratezza al 96% e ridurre a soli 20 secondi il tempo necessario per distinguere una polmonite da Covid-19 da una dovuta ad altri fattori. Il sistema sfrutta complessi sistemi di analisi basati su machine learning ed è stato allenato con immagini e dati provenienti da 5mila casi confermati di Coronavirus.

È già stato testato negli ospedali di tutto il Paese e, a oggi, almeno 100 strutture sanitarie lo stanno utilizzando. Non è l’unico, perché Ping An, una società concorrente di Alibaba, ha prodotto un sistema analogo, fornendo servizio a oltre 1.500 strutture ospedaliere e 5.000 pazienti. La sua attendibilità è pari al 90% e il tempo di esecuzione solo 15 secondi. In ogni caso, il sistema sanitario cinese ha previsto l’uso della TAC in aggiunta al tradizionale “tampone” dal 5 febbraio, per garantire una migliore efficacia nell’individuazione del Coronavirus.

E da noi? In Italia c’è la burocrazia, a cui potrebbe aggiungersi l’obsolescenza dell’hardware. Scrive, infatti, Open: «Nell’Unione europea questo genere di test deve ancora ottenere la certificazione. Sarà fondamentale capire se per i nostri standard è da considerarsi un modello affidabile». Al di là della necessaria peer review e delle questioni legislative, il timore espresso dalle nostre autorità scientifiche è che le immagini e le metodologie usate da Damo Academy e Ping An possano essere inadatte alle nostre tecnologie. A quanto pare, noi giocatori non siamo gli unici a doverci preoccupare dei requisiti hardware.

IL PROBLEMA DA RISOLVERE

Probabilmente lo avrete letto diecimila volte: SARS-CoV-2 (o 2019-nCoV come era chiamato prima) è un virus da non sottovalutare. Di sicuro, non è quel “malanno un po’ più grave di un’influenza” ipotizzato inizialmente. Si tratta invero di un agente patogeno estremamente contagioso che, in breve tempo, può portare da uno stato di salute ottimale a una polmonite bilaterale interstiziale e, in mancanza di intubazione, a una morte orribile.

Il suo obiettivo è replicarsi sfruttando le cellule che compongono i tessuti delle vie respiratorie. Il virus sfrutta una proteina detta ‘spike’, spuntone (le protuberanze rosse che adornano la sua superficie, nelle sue rappresentazioni grafiche), capace di legarsi a un recettore di tipo ACE2 presente sulle cellule dei nostri polmoni: a questo punto, inocula il suo RNA e inizia il processo di moltiplicazione, distruggendo le cellule ospiti. Una delle tattiche ideate dagli scienziati per contrastare SARS-CoV-2, impiegata con successo per altri virus dello stesso tipo, consiste nel disarmare questo spuntone: un ipotetico vaccino, in altre parole, renderebbe inoffensiva questa proteina, impedendole di legarsi alle nostre cellule.

Il problema è che, per fare questo, è necessario conoscere la sua catena di amminoacidi (gli “ingredienti” molecolari) e il modo in cui essa si ripiega (folding: il processo che permette a una proteina di ottenere la sua specifica struttura tridimensionale e di svolgere la sua funzione fisiologica). Il ripiegamento proteico richiede simulazioni complesse ed estese, che dovranno poi essere confrontate, all’interno di strutture chiamate wet-lab, con il ripiegamento naturale di queste proteine, ottenuto in vitro. Per questo genere di simulazioni i supercomputer non bastano: occorrono piattaforme di calcolo distribuito che consentano di suddividere lo sforzo fra tanti computer diversi, un funzionamento del tutto analogo a quello della blockchain con cui si “minano” le monete virtuali.

ROSETTA@HOME e FOLDING@HOME

Noi tutti possiamo dare il nostro contributo all’individuazione del ripiegamento proteico, non solo per fronteggiare il Coronavirus, ma anche per sconfiggere altre malattie in cui questo processo assume un ruolo fondamentale.

Basta registrarsi, scegliere un team con cui collaborare e mettere a disposizione, quando ci è comodo, la potenza della nostra CPU, o della nostra scheda video, o di quel Rig che avevamo allestito tempo fa quando sognavamo di minare bitcoin. Rosetta@Home è un progetto basato BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing), una piattaforma di calcolo distribuito sviluppata dall’Università di Berkeley che supporta un’ampia quantità di iniziative, tutte accomunate dalla necessità di frammentare un’enorme mole di calcoli fra migliaia di volontari.

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