La start up monzese Veos Digital e l’Università di Siena unite nella lotta contro il Covid. Come? Attraverso lo studio del profilo genetico dei pazienti e la conseguente propensione a manifestare sintomi più o meno gravi della malattia una volta contratto il virus.
Il tutto risiede nella creazione di algoritmi avanzati di apprendimento automatico in grado di lavorare su set di dati costituiti da pochi campioni molto complessi – dati di sequenziamento genetico ottenuti ad esempio grazie al WES, Whole Exome Sequencing, vale a dire il sequenziamento dell’esoma, che permette di analizzare in un unico esperimento l’intera porzione codificante del genoma.
“In altre parole, pur avendo a disposizione dati molto complessi e pur non essendo tanti i campioni, questi algoritmi sono in grado di trovare le correlazioni tra le maglie del DNA e la sintomatologia” spiega Simone Geravini, monzese, amministratore delegato della Veos.
Un tassello importantissimo nella dura lotta contro il Covid che porterà un giorno, si spera non troppo lontano, “a capire attraverso un semplice esame del sangue quale terapia è meglio eseguire sui vari pazienti”.
“Non tutte le persone colpite da Sars-CoV-2 hanno sviluppato la malattia allo stesso modo. Alcune si sono rivelate asintomatiche o hanno lamentato sintomi lievi. Altre, però, sono state sottoposte a ventilazione meccanica: una variabilità che potrebbe essere spiegata a livello genetico. È con l’obiettivo di indagare questa correlazione che il laboratorio di ricerca di Veos Digital ha iniziato a lavorare a stretto contatto con un gruppo di accademici del polo universitario di Siena” spiega il matematico muggiorese Mattia G. Bergomi, Principal Investigator per Veos Digital.
“Ci rediamo che questi modelli permetteranno al gruppo di genetisti e di medici che hanno raccolto i dati di determinare quali interazioni non lineari dei geni espressi regolino, almeno parzialmente, la gravità dell’infezione - prosegue Bergomi - Per questo motivo, come laboratorio, basiamo i nostri modelli su teoremi matematici, che ne garantiscono la bontà e permettono di rendere l’intelligenza artificiale intelligibile a occhi umani.”
La supervisione scientifica dell’intera ricerca è affidata alla professoressa Alessandra Renieri dell’Università di Siena.
