Ricerca di nuove terapie

In campo diabetologico l’utilizzo dall’intelligenza artificiale è di grande supporto per i ricercatori perché è in grado di stabilire correlazioni tra grandi moli di dati che permettono l’individuazione delle cause e dei fattori che agiscono sul fenomeno studiato, facilitando, quindi, lo sviluppo di terapie specifiche. Inoltre consentono di creare modelli che simulino e prevedano l’effetto delle cure sui pazienti, rendendo, così, più rapido il processo di ricerca. Di seguito sono indicati alcuni esempi di ricerche effettuate con algoritmi che utilizzano apprendimento supervisionato, non supervisionato, per rinforzo e deep learning.

Infusione di cellule insulari per curare il diabete di tipo 1

A partire da studi dell’Harvard Stem Cell Institute si sta cercando di sviluppare una terapia sperimentale con cellule insulari derivate da cellule staminali completamente differenziate, per curare il diabete di tipo 1 . Questa terapia deve essere combinata con quella immunosoppressiva. L’utilizzo dell’AI in questo campo sta apportando enormi benefici poiché facilita e velocizza la creazione di modelli predittivi del comportamento di numerose tipologie di cellule in un dato scenario terapeutico. Inoltre è stata fondamentale per selezionare i pazienti che potessero partecipare alla sperimentazione. Infine si sta pensando di sviluppare tecniche di bio-ingegnerizzazione che rendano le cellule staminali embrionali compatibili con il sistema immunitario dell’ospite. In questo modo si potranno prelevare alcune cellule staminali dal paziente, coltivarle e reinnestarle, così da curarlo in modo definitivo.

Individuazione dei fattori chiave per una buona gestione del diabete di tipo 2

Un gruppo di ricerca italiano ha analizzato, tramite un software di AI, una mole di dati riferiti al percorso di cura di oltre un milione di persone con diabete di tipo 2, con l’obiettivo di suggerire ai medici quali siano i fattori principali per gestire al meglio la malattia. Da questa analisi è emerso che scompenso glicemico, maggiore insulino-resistenza e presenza di più patologie sono le variabili che più interferiscono negativamente nella cura; mentre precocità d’intervento e qualità delle cure sono determinanti per il raggiungimento degli obiettivi nella terapia. Inoltre si è potuto notare che alcuni nuovi farmaci hanno un’ottima efficacia sul controllo della glicemia. Questo studio ha confermato i risultati già acquisiti precedentemente tramite strumenti statistici tradizionali, ma è stato possibile notare la superiorità dei sistemi con AI in termini di rapidità, di potenza di analisi e di comodità delle spiegazioni dei risultati ottenuti.