Una nuova collaborazione tra JDRF e IBM si pone come obiettivo la ricerca sui fattori di rischio del diabete giovanile di tipo 1 attraverso l’analisi globale dei dati. Si tratta del primo tentativo della medicina di precisione per identificare il rischio e l’insorgenza del diabete di tipo 1 (T1D).
IBM e JDRF hanno annunciato una nuova collaborazione mirata allo sviluppo e all’applicazione di metodi di machine learning, o apprendimento automatico, per l’analisi dei dati generati da anni di ricerca a livello mondiale sul T1D e l’identificazione dei fattori che causano la sua insorgenza nei bambini.
«L’obiettivo di JDRF è quello di eliminare completamente il diabete di tipo 1, e questa partnership ci permette di aggiungere alla nostra missione il più avanzato potere computazionale del mondo – spiega Derek Rapp, Presidente e CEO di JDRF. – In JDRF supportiamo i ricercatori in tutto il mondo, anche se non abbiamo mai avuto la possibilità di analizzare i loro dati a livello globale, in modo tale da potere capire il motivo per cui alcuni bambini sono a rischio di ammalarsi di T1D ed altri no. L’analisi di IBM dei dati esistenti potrebbe aprire le porte alla comprensione dei fattori di rischio del T1D e addirittura riuscire in futuro a prevenire completamente la malattia».
JDRF è un”organizzazione globale che raccoglie fondi per la ricerca sul diabete di tipo 1 (T1D).
«Quest’anno saranno diagnosticati circa 40.000 nuovi casi di diabete di tipo 1 negli Stati Uniti. Ciascun paziente genera nuove cartelle cliniche e nuovi dati che, se sfruttati, potrebbero contribuire a comprendere meglio la patologia – spiega Jianying Hu, Senior Manager e Program Director del Center for Computational Health IBM Research. – La profonda competenza del nostro team in materia di intelligenza artificiale, applicata ai dati medici, ci colloca in una posizione unica per potere aiutare JDRF a capire a fondo le ampie serie di dati e a fare progredire la medicina di precisione verso la prevenzione e la gestione del diabete».
La ricerca sui fattori di rischio del diabete di tipo 1
Gli scienziati di IBM analizzeranno almeno tre diverse serie di dati e applicheranno gli algoritmi di machine learning per cercare di individuare i modelli e i fattori in gioco, con l’obiettivo di capire in che modo ritardare, o addirittura evitare, l’insorgenza del T1D nei bambini. Per abbinare le variabili e i formati di dati, e confrontarne le diverse serie, gli scienziati sfrutteranno i dati raccolti in precedenza tramite i progetti di ricerca globale di JDRF.
L’analisi dei dati esaminerà l’inclusione delle variabili genetiche, familiari e relative agli autoanticorpi al fine di generare una serie di caratteristiche che sono alla base e condivise in tutti i set di dati.
I modelli che saranno prodotti quantificheranno il rischio del T1D in base ai set di dati combinati.
Di conseguenza, JDRF avrà migliori possibilità di raggruppare i pazienti sulla base dei maggiori fattori di rischio. Questo permetterà quindi di esplorare i numerosi modelli per prevedere l’esordio della malattia.
Le future fasi della collaborazione potranno includere l’approfondimento dell’analisi dei big data, con l’obiettivo di comprendere meglio le cause del T1D. Tale collaborazione potrà inoltre analizzare set di dati più complessi, come ad esempio il miocrobioma e la genomica o i dati della trascrittomica. Infine, ma non per questo meno importante, la conoscenza acquisita tramite queste analisi potrà aiutare JDRF nella ricerca di una cura per le persone affette da T1D.
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