L'intelligenza artificiale sarà in grado di analizzare i composti nel tuo respiro. Credito:James Gathany
L'intelligenza artificiale (AI) è meglio conosciuta per la sua capacità di vedere (come nelle auto senza conducente) e ascoltare (come in Alexa e altri assistenti domestici). Da ora in poi, può anche odorare. Io e i miei colleghi stiamo sviluppando un sistema di intelligenza artificiale in grado di annusare il respiro umano e imparare a identificare una serie di sostanze rivelatrici di malattie che potremmo espirare.
L'olfatto viene utilizzato dagli animali e persino dalle piante per identificare centinaia di sostanze diverse che fluttuano nell'aria. Ma rispetto a quello di altri animali, l'olfatto umano è molto meno sviluppato e non certo abituato allo svolgimento delle attività quotidiane. Per questa ragione, gli esseri umani non sono particolarmente consapevoli della ricchezza di informazioni che possono essere trasmesse attraverso l'aria, e può essere percepito da un sistema olfattivo molto sensibile. L'intelligenza artificiale potrebbe essere in procinto di cambiarlo.
Per alcuni decenni, laboratori di tutto il mondo sono stati in grado di utilizzare macchine per rilevare quantità molto piccole di sostanze nell'aria. quelle macchine, chiamati spettrometri di massa per gascromatografia o GC-MS, può analizzare l'aria per scoprire migliaia di molecole diverse note come composti organici volatili.
Nella macchina GC-MS, ogni composto in un campione d'aria viene prima separato e poi frantumato in frammenti, creando un'impronta digitale distintiva da cui i composti possono essere riconosciuti. L'immagine sotto è una visualizzazione di una piccola parte dei dati da un'analisi di un campione di respiro.
Vista 3D di una parte dei dati di un campione di respiro da uno strumento GC-MS.
Ogni picco rappresenta un frammento di una molecola. I particolari schemi di tali picchi rivelano la presenza di sostanze distinte. Spesso anche il picco più piccolo può essere cruciale. Tra le diverse centinaia di composti presenti nel respiro umano, alcuni di loro potrebbero rivelare la presenza di vari tipi di cancro, anche nelle fasi iniziali. I laboratori di tutto il mondo stanno quindi sperimentando la GC-MS come strumento diagnostico non invasivo per identificare molte malattie, indolore e in modo tempestivo.
Sfortunatamente, il processo può richiedere molto tempo. Grandi quantità di dati devono essere ispezionate e analizzate manualmente da esperti. L'enorme quantità di composti e la complessità dei dati significano che anche gli esperti impiegano molto tempo per analizzare un singolo campione. Gli esseri umani sono anche inclini all'errore, può mancare un composto o scambiare un composto per un altro.
Come l'intelligenza artificiale può aiutare
Come parte del team di data science della Loughborough University, io e i miei colleghi stiamo adattando la più recente tecnologia di intelligenza artificiale per percepire e apprendere un diverso tipo di dati:i composti chimici nei campioni di respiro. Modelli matematici ispirati al cervello, chiamate reti di apprendimento profondo, sono stati appositamente progettati per "leggere" le tracce lasciate dagli odori.
Rappresentazione semplice del processo:dai composti nei campioni di aria o respiro alla visualizzazione delle sostanze rilevate.
Un team di medici, infermieri, radiografi e fisici medici presso l'Edinburgh Cancer Centre hanno raccolto campioni di respiro da partecipanti sottoposti a trattamento del cancro. I campioni sono stati poi analizzati da due squadre di chimici e informatici.
Una volta individuati manualmente dai chimici un certo numero di composti, ai computer veloci sono stati dati i dati per addestrare le reti di deep learning. Il calcolo è stato accelerato da dispositivi speciali, chiamate GPU, in grado di elaborare più informazioni contemporaneamente. Le reti di apprendimento profondo hanno imparato sempre di più da ogni campione di respiro fino a quando non sono state in grado di riconoscere modelli specifici che hanno rivelato composti specifici nel respiro.
In questo primo studio, l'attenzione si è concentrata sul riconoscimento di un gruppo di sostanze chimiche, chiamate aldeidi, che sono spesso associati a fragranze ma anche a condizioni di stress e malattie umane.
I computer dotati di questa tecnologia impiegano solo pochi minuti per analizzare autonomamente un campione di respiro che in precedenza richiedeva ore da un esperto umano. Effettivamente, L'intelligenza artificiale sta rendendo l'intero processo più economico, ma soprattutto lo sta rendendo più affidabile. Ancora più interessante, questo software intelligente acquisisce conoscenza e migliora nel tempo analizzando più campioni. Di conseguenza, il metodo non è limitato a nessuna particolare sostanza. Utilizzando questa tecnica, i sistemi di deep learning possono essere addestrati per rilevare piccole quantità di composti volatili con applicazioni potenzialmente ampie in medicina, forense, analisi ambientale e altro.
Se un sistema di intelligenza artificiale è in grado di rilevare i marker di malattia, allora diventa possibile anche diagnosticare se siamo malati o no. Questo ha un grande potenziale, ma potrebbe anche rivelarsi controverso. Suggeriamo semplicemente che l'intelligenza artificiale possa essere utilizzata come strumento per rilevare le sostanze nell'aria. Non deve necessariamente diagnosticare o prendere una decisione. Le conclusioni e le decisioni finali sono lasciate a noi.
Questo articolo è stato originariamente pubblicato su The Conversation. Leggi l'articolo originale. 
