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Algoritmi intelligenti per la ricerca sul genoma

Il nuovo repository “Kipoi” migliora l’accesso ai modelli di apprendimento automatico.

Sebbene l’importanza dei metodi di apprendimento automatico nella ricerca sul genoma sia cresciuta costantemente negli ultimi anni, i ricercatori hanno spesso dovuto ricorrere all’uso di software obsoleti. Gli scienziati nella ricerca clinica di sovente non hanno avuto accesso ai modelli più recenti. Questo cambierà con il nuovo repository ad accesso libero gratuito: Kipoi che consente un facile scambio di modelli di apprendimento automatico nel campo della ricerca sul genoma. Il repository è stato creato da Julien Gagneur, Assistant Professor di Computational Biology presso il TUM, in collaborazione con ricercatori dell’Università di Cambridge, Stanford University, European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) e European Molecular Biology Laboratory (EMBL).

Modelli addestrati disponibili gratuitamente

“Ciò che rende speciale Kipoi sta nel fornire accesso gratuito ai modelli di apprendimento automatico già formati”, afferma Julien Gagneur. “Quello che stiamo facendo con Kipoi non è solo la condivisione di dati e software, ma la condivisione di modelli e algoritmi già addestrati sui dati più rilevanti: questi modelli sono pronti all’uso, perché tutto il lavoro ingombrante di applicarli ai dati è già stato fatto “, dice Anshul Kundaje, Assistant Professor presso Stanford. Più di 2.000 modelli addestrati sono attualmente liberamente accessibili su Kipoi. In un recente studio pubblicato su Nature Biotechnology, i ricercatori mostrano come il nuovo repository accelererà lo scambio nella comunità della genomica e quindi farà progredire la ricerca sul genoma.

Algoritmi veloci e funzionamento semplice

Poiché Kipoi semplifica l’accesso a modelli già formati, i ricercatori possono eseguire il trasferimento di apprendimento. Ciò significa che un modello è già stato addestrato con un determinato set di dati ed è in grado di apprendere un’attività simile più velocemente. Kipoi semplifica inoltre il processo di alimentazione dei dati nei modelli memorizzati: formati di file standardizzati e framework software riducono l’installazione e l’esecuzione di un modello a tre semplici comandi. Coloro che in precedenza non avevano esperienza nell’apprendimento automatico possono quindi utilizzare facilmente il repository.

Capire i singoli genomi

Poiché Kipoi è orientato verso modelli che collegano genotipo e fenotipo, la nuova piattaforma renderà più facile identificare le cause genetiche della malattia: “Kipoi mette a disposizione dei ricercatori clinici gli ultimi modelli di apprendimento approfondito formati su enormi dati sulla genomica”, afferma Julien Gagneur . “Questo offre opportunità molto interessanti per comprendere i singoli genomi, ad esempio per individuare le varianti genetiche che causano malattie o per interpretare le mutazioni che si verificano nei tumori”.

Tuttavia, la portata del contributo della piattaforma alla ricerca genomica dipenderà anche dalla comunità della genomica. “Speriamo che in futuro più ricercatori porteranno i loro modelli nel nostro deposito”, afferma Oliver Stegle, team leader dell’EMBL-EBI. “Questo è l’unico modo in cui possiamo rendere accessibile l’analisi della genomica e rendere la gamma di strumenti di apprendimento predittivo più ampia disponibile alla comunità della genomica”.

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