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L’Intelligenza Artificiale trova la firma genetica del coronavirus
CRONACA
23 luglio 2020
L’Intelligenza Artificiale trova la firma genetica del coronavirus
Redazione

L’Intelligenza Artificiale riesce a trovare la firma genetica del nuovo coronavirus, selezionando una porzione della sua sequenza genetica che si conserva nonostante eventuali mutazioni. E’ possibile grazie a due algoritmi messi a punto in Italia. In via di pubblicazione sull’International Journal of Intelligent Systems, il risultato si deve a Gianni D’Angelo e Francesco Palmieri, del dipartimento di informatica dell’Università di Salerno. Gli ingegneri informatici hanno sviluppato due algoritmi di apprendimento che sono stati addestrati su un centinaio di genomi.

Dopo l’addestramento, il sistema è stato testato per analizzare 5000 genomi di Sars-CoV-2 provenienti da tutto il mondo e contenuti nella GenBank dei National Institutes of Health americani. Il risultato ha mostrato che il sistema è in grado di riconoscere la firma del coronavirus nel 99,35% dei genomi considerati. “Gli algoritmi sono in grado di trovare la caratteristica comune a tanti genomi diversi del nuovo coronavirus, non è una semplice sequenza ma un particolare schema di nucleotidi, fatto di tante sottostringhe, che è comune a tutti i genomi del coronavirus, nonostante le continue mutazioni che subisce il virus” ha detto D’Angelo.

L’aspetto molto importante della ricerca, ha aggiunto “è che questo schema si trova nella porzione di genoma di Sars-CoV-2 che codifica la proteina spike che il virus utilizza per entrare nelle cellule umane”. Inoltre, questo schema non è presente nei coronavirus ‘cugini’, cioè quelli responsabili di Sars e Mers. Di conseguenza il sistema messo a punto dai due informatici è, ha spiegato D’Angelo, “molto selettivo nel riconoscimento di Sars-CoV-2 e potrebbe essere fortemente di aiuto a chi sviluppa antivirali o vaccini perchè ha la possibilità di individuare in maniera univoca il virus”. Il prossimo passo sarà infatti mettere a disposizione dei microbiologi dell’università di Salerno gli algoritmi per provare a costruire un antivirale efficace contro i diversi ceppi mutati del virus.

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