Nel cuore della ricerca biomedica italiana si sta sviluppando una delle idee più ambiziose e promettenti nell’applicazione dell’intelligenza artificiale alla scienza: una piattaforma che unisce trasparenza e responsabilità per aiutare i ricercatori a comprendere meglio i dati, formulare nuove ipotesi e accelerare scoperte importanti, in particolare nel campo della ricerca oncologica e nello sviluppo di nuovi farmaci. Questo progetto, battezzato Illume-4-Science, è stato recentemente premiato con un ERC Proof of Concept dalla comunità europea, un riconoscimento che testimonia l’importanza e l’innovatività dell’iniziativa coordinata dalla professoressa Fosca Giannotti della Scuola Normale Superiore di Pisa.
La sfida che Illume-4-Science si propone di affrontare nasce da una consapevolezza ormai condivisa nella comunità scientifica: l’intelligenza artificiale ha un enorme potenziale nel campo della biomedicina, ma perché sia veramente utile e accettabile deve essere comprensibile, spiegabile e affidabile, non solo accurata nei suoi suggerimenti. Molti modelli di AI utilizzati oggi nei laboratori scientifici sono opachi nei loro processi decisionali, il che significa che spesso i ricercatori non riescono a capire perché un algoritmo suggerisca una certa correlazione tra dati genetici o fenotipici, oppure come certi pattern siano stati identificati in una massa enorme di informazioni cliniche. Illume-4-Science vuole superare questo limite sviluppando strumenti di explainable AI — ovvero intelligenze artificiali con capacità di spiegare in termini umani le proprie decisioni — capaci di fornire non solo risultati, ma anche ragioni chiare per quei risultati.
In ambiti come la ricerca sul cancro, dove i dati sono complessi, eterogenei e provengono da fonti molto diverse — dai profili genetici alle immagini mediche, dai biomarcatori ai dati clinici longitudinali — la capacità di sintetizzare, interpretare e spiegare le relazioni tra dati è fondamentale. Qui l’intelligenza artificiale non è semplicemente uno strumento predittivo, ma diventa una alleata cognitiva dei ricercatori, in grado di suggerire nuove ipotesi basate sui dati e di aiutare gli scienziati a capire perché certi risultati emergono dal grande volume di informazioni analizzate. Questo è particolarmente importante nella lotta contro il cancro, dove comprendere le dinamiche di crescita tumorale, resistenza ai farmaci o risposta immunitaria può fare la differenza tra un farmaco che avanza verso test clinici e uno che fallisce.
La professoressa Giannotti ha sottolineato che quando l’intelligenza artificiale supporta decisioni che influenzano la salute e il benessere delle persone, la sfida non è solo prevedere bene, ma spiegare perché. Questa enfasi sulla spiegabilità e sulla responsabilità non è solo teorica, ma pratica: permette ai ricercatori di validare le loro ipotesi, di comprendere i limiti dei modelli e di costruire nuove intuizioni che altrimenti rimarrebbero nascoste nei dati. Inoltre, una piattaforma trasparente aiuta ad aumentare la fiducia, non solo all’interno della comunità scientifica, ma anche tra i pazienti, i clinici e i decisori politici che guardano con crescente interesse alle tecnologie AI applicate alla salute umana.
Per raggiungere questi obiettivi, il progetto Illume-4-Science riunisce un team interdisciplinare di ricercatori e sviluppatori provenienti da diverse istituzioni, non solo della Scuola Normale, ma anche dell’Università di Pisa e di altri centri di ricerca. Oltre alla componente informatica e di AI, il progetto incorpora competenze di biostatistica, biologia computazionale e bioinformatica, collaborando con gruppi che già lavorano su problemi complessi di cancro e farmacologia.
Un’altra caratteristica fondamentale di Illume-4-Science è l’attenzione all’interfaccia e all’usabilità: non basta costruire modelli potenti, se gli strumenti non sono accessibili e intuitivi per gli scienziati che li devono utilizzare quotidianamente. Per questo la piattaforma si propone di integrare nuovi tipi di dati — inclusi quelli genetici e le immagini mediche — in modo che possano essere esplorati e interpretati in maniera coerente all’interno di un’unica infrastruttura. Questo approccio facilità non solo l’analisi, ma anche la comprensione, consentendo agli specialisti di esplorare scenari ipotetici, testare nuove ipotesi e verificare le proprie intuizioni con più efficacia.
Il riconoscimento ERC Proof of Concept ricevuto dal progetto indica che la comunità europea vede in questa iniziativa non solo un valore scientifico, ma anche un potenziale impatto concreto per la salute pubblica e l’innovazione biomedica. Nel mondo della ricerca sul cancro e nello sviluppo di nuovi farmaci, l’uso responsabile dell’intelligenza artificiale potrebbe significare ridurre tempi e costi di sperimentazione, aumentare la qualità delle ipotesi sperimentali e portare a terapie innovative con maggiore rapidità e sicurezza.
Quello che sta nascendo con Illume-4-Science è quindi molto più di un semplice strumento tecnologico. È un modo nuovo di guardare alla scienza biomedica, in cui l’intelligenza artificiale diventa un partner trasparente e spiegabile nelle grandi sfide della medicina moderna, capace di amplificare l’intelligenza umana e di aprire nuove strade nella lotta contro malattie complesse come il cancro.