I big data trasformano la ricerca sul cancro

 //

La Dr Bissan Al-Lazikani, head of data science all’Institute of Cancer Research, rivela come la capacità di integrare e analizzare grandi volume di dati stia giocando un ruolo vitale nella ricerca di una cura efficace per il cancro.

Bissan Al-Lazikani

Durante l’arco della vita, circa il 40% della popolazione si ammala di cancro, ma molte comunità scientifiche dedicate alla ricerca per la cura di questa malattia oggi sono convinte che un trattamento efficace possa emergere non grazie alla pura ricerca biomedica, ma dall’unione di biologia, matematica, machine learning e data analytics. Non dovrebbe quindi sorprenderci trovare una data scientist alla guida di un team di ricercatori, scienziati e sviluppatori, dedicati alla ricerca della cura definitiva per il cancro.

Il passo dalla biologia all’information technology in realtà è breve. Infatti, la Dott.ssa Bissan Al-Lazikani dell’Institute of Cancer Research, intervistata per l’e-magazine Global Intelligence for the CIO, sottolinea che la biologia computazionale in realtà esiste da più di 50 anni. “Nasce dal fatto che in biologia c’è un’enorme quantità di informazioni. È chiaro come fosse necessario applicare la matematica e l’analisi dei dati alle informazioni raccolte attraverso la biologia”, afferma la Dottoressa.

Come Head of data science all’istituto ICR, Al-Lazikani lavora con un’enorme quantità di dati generata dalle diagnosi dei pazienti durante i trattamenti. “Oggi siamo in grado di raccogliere una quantità di dati prima inimmaginabile”, afferma, aggiungendo che, se il suo team fosse in grado di raccogliere tutte le informazioni inerenti a un paziente per creare una cura personalizzata, servirebbero 50 terabyte per persona. Attualmente non è possibile raccogliere una simile quantità di dati, ma il volume si aggira comunque alla grandezza dei petabytes, usando varie fonti come campioni dei pazienti, sequenze genomiche, immagini mediche, risultati di laboratorio, dati sperimentali e farmacologici.

Decisioni più veloci e intelligenti

I benefici derivati dalla raccolta e analisi di volumi di dati sempre maggiori superano i problemi dell’immagazzinamento: “Abbiamo iniziato a capire davvero la complessità del cancro a un livello mai raggiunto prima. Ciò ha nettamente rivoluzionato il modo in cui programmiamo i trattamenti.
Il background computazionale di Al-Lazikani è la chiave per trovare una medicina efficace per curare il cancro, perché le sue competenze contribuiscono a velocizzare il processo della ricerca. La dottoressa spiega che l’analisi dei big data ora è usata per decidere dove gli scienziati debbano concentrare i propri sforzi: “Abbiamo moltissime possibili strade da esplorare alla scoperta di nuovi farmaci e ognuna di esse potrebbe comportare anni e centinaia di ore di lavoro. Ed è sempre possibile che la strada scelta porti a un vicolo cieco. Quindi, la domanda che ci poniamo è la seguente: ‘C’è un modo per usare tutta la conoscenza che abbiamo a disposizione per prendere decisioni migliori e concentrare i nostri sforzi sulle strade che più probabilmente porteranno allo sviluppo di una cura per il cancro?’ Di conseguenza, la prima cosa da fare è stata raccogliere tutti questi dati.
Al-Lazikani e il suo team hanno sviluppato il più grande knowledge base del mondo sul cancro, chiamato CanSAR, per immagazzinare tutti dati sulla malattia raccolti in diverse aree scientifiche. Ciò significa che lo staff può “chiedere” alla piattaforma e ricevere rapidamente risposte, piuttosto che impiegare settimane a risolvere il problema manualmente. CanSAR è una risorsa pubblica ed è utilizzata da più di 200.000 scienziati in tutto il mondo.

Parlando dei dati dei pazienti, Al-Lazikani spiega che molte delle ricerche di ICR si basano su dati anonimizzati. Spesso i pazienti sono propensi a far utilizzare le proprie informazioni, comprendendo l’importanza che questi dati possono avere nella ricerca e i conseguenti benefici che ne deriverebbero per l’intera comunità.

Guardando al futuro, Al-Lazikani crede che la risposta sia coinvolgere sempre di più i pazienti nella ricerca e avere conversazioni aperte circa l’uso dei dati. Conclude: “Più numerosi saranno i dati e i profili di pazienti raccolti, più intelligenti saranno gli algoritmi dei computer, migliori saranno le scoperte farmaceutiche per il cancro.

Share on Facebook0Tweet about this on Twitter0Google+0Pin on Pinterest0Share on LinkedIn0Email to someone
 //

Lascia un Commento

L'indirizzo email non verrà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *

È possibile utilizzare questi tag ed attributi XHTML: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>