Malattie rare, V2P: l’intelligenza artificiale che collega geni e sintomi

L’avvento del sequenziamento ad alto rendimento ha generato enormi quantità di dati genetici. Tuttavia, capire quali varianti siano effettivamente dannose e quali malattie possano provocare rimane una sfida. Gli strumenti attuali riescono a stabilire se una mutazione sia patogena, ma non indicano il tipo di malattia associata. Questo gap viene colmato da Variant-to-Phenotype (V2P), un modello di intelligenza artificiale sviluppato dai ricercatori della Icahn School of Medicine del Mount Sinai e pubblicato su Nature Communications. V2P non si limita a distinguere tra varianti dannose e benigni: la sua forza sta nella capacità di collegare ogni variante ai possibili fenotipi clinici. Traducendo le alterazioni del DNA in predizioni su quali sistemi del corpo potrebbero essere coinvolti, il modello integra i dati della Human Phenotype Ontology (HPO), valutando oltre 23 classi principali di fenotipi.

Come funziona il modello

Al centro di V2P c’è un approccio di machine learning multi-task e multi-output, che considera le relazioni tra varianti patogene e fenotipi durante l’addestramento. Questo permette di distinguere tra varianti che, pur essendo patogene, possono portare a esiti clinici diversi. Ad esempio, una stessa mutazione può causare un disturbo neurologico in un contesto e una malattia muscoloscheletrica in un altro. V2P intercetta queste differenze analizzando insieme caratteristiche genetiche, proteiche e funzionali. Nei test su dati reali e simulati di pazienti, V2P ha dimostrato di collocare tra le prime dieci candidate la variante effettivamente patogena, confermandone l’efficacia pratica nella diagnosi genetica. “Il nostro approccio consente di individuare le alterazioni genetiche più rilevanti per la condizione di un paziente, senza dover analizzare migliaia di varianti – spiega David Stein, primo autore dello studio -. Sapere non solo se una variante è patogena, ma anche quale tipo di malattia potrebbe causare, accelera e rende più affidabile l’interpretazione genetica”.

Implicazioni per la ricerca e le terapie personalizzate

Oltre a supportare la diagnostica, V2P apre nuove prospettive per la ricerca. Le predizioni del modello possono aiutare i ricercatori a identificare i geni e i percorsi più strettamente collegati a specifiche malattie, favorendo lo sviluppo di terapie mirate. Questo è particolarmente rilevante per le malattie rare e complesse, dove comprendere i meccanismi molecolari può fare la differenza tra diagnosi tardiva e trattamento tempestivo. In sintesi, V2P rappresenta un avanzamento significativo nell’integrazione tra genomica e clinica: non si limita a dire se una variante sia “pericolosa”, ma indica anche dove e come potrebbe manifestarsi la malattia. Una risorsa preziosa non solo per i clinici, ma anche per pazienti e famiglie, che possono beneficiare di diagnosi più rapide e precise, e per la ricerca, che può concentrare sforzi e risorse sui geni più rilevanti.

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