Da Sylvie Lubamba Biohub, governo americano, Google DeepMind, Meta e grandi istituti di ricerca uniscono risorse, dati e capacità di calcolo. L’obiettivo è costruire modelli capaci di simulare la risposta delle cellule a malattie e trattamenti.
Una parte decisiva della medicina del futuro potrebbe svilupparsi prima dentro un computer e soltanto successivamente in laboratorio. Biohub, il Dipartimento dell’Energia e i National Institutes of Health degli Stati Uniti, insieme a Google DeepMind, Meta, Isomorphic Labs e numerose istituzioni scientifiche, hanno annunciato un impegno complessivo da 1,8 miliardi di dollari per produrre dati biologici utilizzabili dai sistemi di intelligenza artificiale.
L’iniziativa si chiama Virtual Biology Initiative e punta a costruire modelli predittivi della vita cellulare. Non esiste ancora una “cellula virtuale” capace di sostituire completamente gli esperimenti reali. Il progetto vuole creare le fondamenta necessarie affinché, in futuro, i ricercatori possano simulare digitalmente la risposta di diversi tipi di cellule a una malattia, a una modifica genetica o a un possibile trattamento.
Biohub ha destinato 500 milioni di dollari al programma. Il Dipartimento americano dell’Energia investirà più di 500 milioni nell’arco di cinque anni in misurazioni, modellazione, capacità computazionale e ricerca fondamentale. Google DeepMind, Meta e Isomorphic Labs contribuiranno complessivamente con 300 milioni, mentre i National Institutes of Health metteranno a disposizione dati, archivi e conoscenze prodotti attraverso oltre 500 milioni di precedenti investimenti pubblici.
L’obiettivo dichiarato è costruire grandi raccolte di dati aperti e standardizzati. Gli algoritmi hanno bisogno di informazioni numerose, comparabili e di qualità. La biologia, però, è molto più complessa di un testo o di una fotografia: una cellula cambia comportamento in base al tessuto, all’età, all’ambiente e alle interazioni con altri sistemi.
Per superare questo limite verranno combinate tecniche avanzate come la tomografia crioelettronica, la microscopia su milioni di cellule, l’analisi molecolare e la capacità dei supercomputer. Tra le istituzioni coinvolte figurano Allen Institute, Broad Institute, Human Cell Atlas, Human Protein Atlas e Wellcome Sanger Institute. Nvidia fornirà inoltre supporto nel campo del calcolo accelerato.
Se i modelli raggiungeranno un grado sufficiente di affidabilità, i ricercatori potranno valutare digitalmente molte ipotesi prima di iniziare le sperimentazioni più lunghe e costose. Questo non eliminerebbe il laboratorio, ma potrebbe concentrare gli esperimenti sulle soluzioni più promettenti, riducendo tempi e fallimenti nello sviluppo di nuovi farmaci.
Il progetto presenta anche interrogativi importanti. I dati utilizzati dovranno rappresentare popolazioni differenti, evitando che i modelli funzionino meglio per alcuni gruppi e peggio per altri. Saranno inoltre necessari controlli indipendenti, trasparenza sui metodi e regole precise sull’accesso alle informazioni.
La presenza contemporanea di organismi pubblici, grandi aziende tecnologiche e istituzioni non profit rende la collaborazione particolarmente potente, ma richiede una governance capace di proteggere la ricerca aperta. Il valore scientifico dell’iniziativa dipenderà anche dalla possibilità per università e centri meno ricchi di accedere ai risultati.
Il punto di svolta è culturale: per secoli la biologia ha osservato, descritto e sperimentato. Ora prova anche a prevedere. Trasformare una cellula in un modello digitale affidabile è una delle sfide più difficili mai affidate all’intelligenza artificiale. Se avrà successo, potrebbe accelerare la comprensione delle malattie e aprire nuove strade terapeutiche. Ma la vera conquista sarà mantenere questa conoscenza al servizio della comunità scientifica e dei pazienti.