Un acceleratore, quanto mai indispensabile in tempi di emergenza coronavirus. Ci pensa l'intelligenza artificiale, aiutando a rendere più veloce la ricerca di farmaci e vaccini contro il nuovo virus. E lo fa con un algoritmo che passa in rassegna tutte le pubblicazioni scientifiche e seleziona quelle più corrette, che possono cioè essere replicate da altri gruppi. Descritto sulla rivista dell'Accademia americana delle Scienze (Pnas), il risultato si deve ai ricercatori dell'americana Northwestern University, coordinati da Brian Uzzi.
"Nel mezzo di una crisi di salute pubblica è essenziale concentrare i nostri sforzi sulla ricerca più promettente", ha detto Uzzi. Individuare gli studi più promettenti e che hanno più probabilità di essere replicati con nuovi test è infatti un segnale chiave che le conclusioni dello studio siano valide. Normalmente questo questo controllo viene fatto con un metodo che si chiama "Darpa Score", basato su esperti che riesaminano e valutano gli studi. Ma il tempo non è dalla loro parte visto che in media questo processo dura circa 314 giorni.
L'algoritmo impiega invece solo pochi minuti. E la velocità di esecuzione può risultare decisiva. In questo modo sia la comunità della ricerca che i responsabili politici possono prendere decisioni più rapide su come assegnare finanziamenti e dedicare tempo alle ricerche che hanno maggiori probabilità di successo. Secondo gli autori, l'algoritmo può essere utilizzato immediatamente per analizzare gli articoli scientifici relativi alla Covid-19 e determinare rapidamente quali sono i più promettenti.
"Il processo standard è troppo costoso, sia a livello finanziario che in termini di opportunità", ha rilevato Uzzi. "In primo luogo - ha aggiunto - ci vuole troppo tempo per passare alla seconda fase dei test e in secondo luogo, quando gli esperti trascorrono il loro tempo a rivedere il lavoro di altre persone, significa che non sono in laboratorio a condurre le proprie ricerche".
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