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Ricerca-computer

Gemelli digitali, nuova frontiera della ricerca biomedica

  • Silvia Pogliaghi
  • Sanità

Un supercomputer, l’intelligenza artificiale, un numero impressionante di dati raccolti dagli ospedali e dai centri di ricerca. Con questi elementi i ricercatori sono in grado di creare gemelli digitali, con caratteristiche simili a quelle dei pazienti reali, consentendo così di riprodurre in laboratorio condizioni ideali per la sperimentazione, senza dover ricorrere a modelli animali.

La nuova frontiera della ricerca in Italia si chiama Leonardo, si trova al tecnopolo di Bologna e da novembre 2022 è il quarto supercomputer nella classifica Top 500 degli High Performance Computing (HPC) più potenti al mondo. Leonardo è finanziato da EuroHPC e dal consorzio interuniversitario Cineca, per conto del Ministero dell’Università e della Ricerca.

Big data analizzati dall’intelligenza artificiale grazie a un supercomputer

Il supercomputer Leonardo eroga una potenza di calcolo di 174,1 petaflop al secondo, (un petaflop equivale a un milione di miliardi di calcoli al secondo), a regime raggiungerà 240 Petaflops HPL (High-Performance Linpack).

Grazie a supercomputer HPC come Leonardo sono quindi possibili progetti di ricerca in ambito medicina personalizzata e sanità con l’ausilio di tutte le scienze omiche e dell’intelligenza artificiale. Sono infatti i grandi numeri di dati, i cosiddetti “big data” che, attraverso l’analisi di algoritmi di intelligenza artificiale, possono determinare risultati in ambito prospettico mai pensati prima come nel progetto D3 4health, che ha l’obiettivo di creare gemelli digitali e biologici di pazienti, per studiare con sempre maggiore accuratezza patologie e terapie personalizzate.

Il progetto di ricerca denominato D3 4Health è partito ufficialmente il primo dicembre 2022, ma è entrato nella fase operativa a marzo 2023. D3 4 Health ha una durata di 48 mesi ed è finanziato dal piano nazionale per gli investimenti complementari al PNNR.

L’hub del progetto, cioè il soggetto attuatore nell’ambito della governance del PNRR, è la fondazione D3 4 health coordinata dell’Università La Sapienza di Roma e composta da 28 partner che comprendono università pubbliche e private, oltre ad istituti di ricerca ed altre imprese e dove Cineca è partner tecnologico.

Nuove soluzioni per  diagnosi, monitoraggio e terapia di cinque patologie di grande impatto

D3 4 Health si articola in 4 soggetti esecutori (spoke), che hanno l’obiettivo di sviluppare nuove soluzioni per la diagnosi, monitoraggio e terapia di 5 diverse patologie. Tumore del colon, tumore del fegato e del dotto biliare, tumore del sistema nervoso centrale, diabete di tipo 1 e sclerosi multipla. Lo scopo è quello di far progredire e trasformare le attuali metodologie nella gestione delle patologie, puntando ad avvicinarsi sempre di più alla medicina personalizzata.

I dati sono prevalentemente quelli già raccolti dagli ospedali e dai centri di ricerca su cui verranno sviluppati i modelli digitali e biologici. La particolarità di questo progetto è infatti, che punta ad analizzare i dati già raccolti e quindi retrospettivi, decisione presa già in fase di progettazione, poiché la raccolta di dati prospettici avrebbe allungato di molto le tempistiche.

I dati vengono quindi analizzati da algoritmi di intelligenza artificiale ed integrati con i dispositivi indossabili e sensori. La parte più importante del progetto è la creazione dei gemelli digitali, che saranno gemelli digitali di gruppi di pazienti, con caratteristiche il più possibile simili a quelli dei pazienti reali, sia dell’ambito biologico, sia di organi e tessuti in vitro.

D3-4-Health  punta all’avanzamento delle attuali metodologie per la gestione delle patologie, facilitando l’applicazione di nuovi approcci di medicina di precisione, attraverso algoritmi che si basano su intelligenza artificiale, nuovi modelli matematici, dispositivi medici, biomarcatori oltre a risultati su organi su chip  – OOC Organs-on-a-chip – ovvero tessuti e organi miniaturizzati, coltivati in vitro che consentono di trarne modelli di fisiologia e patologie del corpo.

Pogliaghi
Silvia Pogliaghi

Giornalista scientifica, specializzata su ICT in sanità.