L'intelligenza artificiale per prevedere i parti prematuri: uno studio internazionale con l'Università di Bari

L'intelligenza artificiale per predire i parti prematuri: è quanto messo a punto da studio di un gruppo internazionale di scienziati di diverse università americane ed europee, con la partecipazione dell’Università degli Studi di Bari Aldo Moro  come unico gruppo italiano.

La ricerca ha affrontato questa sfida analizzando enormi insiemi di dati armonizzati provenienti da diversi studi sul microbioma, tutti focalizzati sulla stessa domanda: la composizione del microbioma è correlata alla nascita pretermine? La risposta, secondo lo studio, è affermativa,  Negli ultimi decenni, gli scienziati
hanno cercato di spiegare come le diverse popolazioni di specie batteriche possano influenzare o riflettano lo stato di buona salute o di malattia, ma queste ricerche sono spesso state limitate dalla scarsa riproducibilità.

La strategia dominante per gli studi sul microbioma è quella di studiare un gene del Dna batterico all'interno di un campione, chiamato 16S, presente in tutti i batteri. Questo gene ha delle aree che funzionano come un codice a barre e permettono di risalire ai microbi presenti in ogni campione. Attraverso l’utilizzo dei dati sul microbioma provenienti dalla rete March of Dimes - la principale organizzazione no-profit americana che lavora per migliorare i risultati sulla salute materna e infantile - e altri database pubblici, è stata avviata un'iniziativa internazionale di crowd sourcing. L’obiettivo era addestrare modelli basati sull’intelligenza artificiale e testarli attraverso il confronto in cieco tra le soluzioni sviluppate da gruppi di ricerca indipendenti a livello mondiale.

Il gruppo di fisici e microbiologi baresi, Roberto Bellotti, Maria De Angelis, Pierfrancesco Novielli, Donato Romano, Ester Pantaleo, Mirco Vacca, Alfonso Monaco e Nicola Amoroso, coordinati da Sabina Tangaro, ha sviluppato uno dei modelli più performanti della competizione per la predizione del parto pretermine.

"Questo è solo l'inizio del nostro percorso - ha dichiarato la professoressa Tangaro - progettiamo di rendere i modelli più robusti, versatili, e soprattutto spiegabili, al fine di ottenere un impatto significativo nel minor tempo possibile. Con un numero crescente di studi che riconoscono il microbioma come strumento predittivo, ora superate le sfide tecniche nella creazione di modelli predittivi, si prevede che tale approccio possa essere applicato a condizioni come la nascita pretermine, non solo come causa, ma anche in risposta ai cambiamenti nell'ospite, la madre. Questo riflesso della nostra salute, del nostro patrimonio genetico e delle nostre esposizioni ambientali, offre un'importante fonte di informazioni sulla nostra condizione. Come prossimo passo, auspichiamo che questa tecnologia esca dallo spazio della ricerca e trovi applicazione clinica attraverso studi clinici prospettici coinvolgendo donne in gravidanza e i loro medici. Inoltre, intendiamo testare questo approccio su altre condizioni, come lo studio delle malattie reumatologiche rare, del cancro e dell'autismo, ambiti su cui il nostro gruppo di lavoro presso l'Università di Bari è attualmente concentrato".