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IBM e JDRF, un’organizzazione mondiale che finanzia la ricerca sul diabete di tipo 1, hanno annunciato una collaborazione che utilizzerà le tecniche di apprendimento dei computer per esplorare nuovi percorsi verso una possibile cura per la malattia autoimmune.
Il progetto sfrutta la competenza cognitiva IBM per l’identificazione dei fattori di rischio che conducono allo sviluppo del diabete di tipo 1 (T1D) nei bambini, offrendo nuovi approfondimenti su come individuare gli sforzi della medicina di precisione nelle persone affette dal diabete giovanile.
“Quasi 40.000 nuovi casi di diabete di tipo 1 saranno diagnosticati negli Stati Uniti quest’anno. E ogni nuovo paziente crea nuovi record e punti dati che, se potenziati, potrebbero fornire una maggiore comprensione della malattia “, afferma Jianying Hu, Senior Manager e Direttore Programmatico, al Center for Computational Health presso IBM Research.
Scavare più a fondo
“La profonda esperienza che il nostro team ha maturato nell’intelligenza artificiale applicata ai dati sanitari ci rende unici per poter aiutare il JDRF a sbloccare le intuizioni nascoste in questo enorme set di dati e far avanzare il campo della medicina di precisione verso la prevenzione e la gestione del diabete”.
I ricercatori IBM applicano algoritmi di apprendimento macchina ad un minimo di tre grandi set di dati per aiutare a trovare modelli che potrebbero sbloccare il segreto del perché alcuni bambini sviluppano la condizione cronica e incurabile.
A differenza del diabete di tipo 2, il cui sviluppo e cause sono ben compresi, i fattori di rischio per il diabete di tipo 1 sono molto meno noti. La malattia richiede una cura permanente e porta gli stessi impatti a lungo termine e le potenziali complicazioni del diabete di tipo 2.
Circa 1.25 milioni di americani vivono attualmente con il diabete di tipo 1. Mentre gli scienziati ritengono che i fattori genetici e ambientali siano entrambi coinvolti nell’avvio della malattia, non sono ancora stati in grado di prevedere con precisione quando o se la malattia si svilupperà, cosa che avviene principalmente nella prima fase della vita.
“Al JDRF, siamo assolutamente impegnati per vedere un mondo senza diabete di tipo 1 e con questa partnership, vengono aggiunte le potenze di calcolo più avanzate al mondo per la nostra missione”, ha dichiarato Derek Rapp, Presidente e CEO di JDRF.
L’organizzazione internazionale di base ha investito più di 2 miliardi di dollari in ricerche e sperimentazioni cliniche fin dalla sua fondazione, sostenendo progetti che includono un pancreas artificiale, la sostituzione delle cellule beta e strategie per migliorare il controllo del glucosio nelle persone con T1D.
La collaborazione con JDRF non è il primo passo di IBM nell’utilizzare l’apprendimento delle macchine per affrontare la questione del diabete. Nel 2016, IBM Watson Health ha annunciato una partnership a lungo termine con l’American Diabetes Association finalizzata alla creazione di strumenti clinici di supporto alle decisioni per gli operatori che trattano il diabete di tipo 2.
“Come la scienza che avanza nel diabete, i grandi dati presentano un’enorme opportunità nella cura e nella prevenzione della malattia, ma i pazienti, i caregivers e gli operatori sanitari hanno bisogno di accedere a strumenti cognitivi che possono aiutarli a tradurre i grandi dati in azione e Watson può offrire un accesso tempestivo, approfondimenti personalizzati “, ha detto allora Kyu Rhee, MD, MPP, Chief Health Officer, IBM Watson Health.
IBM lavora anche con Medtronic, nota per i suoi prodotti per il monitoraggio del glucosio nel sangue, per sviluppare algoritmi di analisi predittiva volti a individuare episodi di ipoglicemia prima che i sintomi pericolosi si manifestino nei pazienti.
La collaborazione del JDRF aggiungerà dati preziosi alla conoscenza del diabete nel settore sanitario, in particolare la varietà meno comune di tipo 1.
“Il JDRF supporta i ricercatori in tutto il mondo, ma mai prima siamo stati in grado di analizzare i loro dati in modo completo, in un modo che ci può spiegare perché alcuni bambini che sono a rischio sono colpiti dal T1D e altri no”, ha aggiunto Rapp. “L’analisi IBM dei dati esistenti potrebbe aprire la porta alla comprensione dei fattori di rischio di T1D in un modo completamente nuovo e un giorno trovare un modo per prevenire il T1D complessivamente”.