NEW YORK CITY – Il New York Genome Center, un istituto di ricerca biomedica degli Stati Uniti d’America, ha pubblicato sulla rivista scientifica “Neurology Genetics” uno studio che ha dimostrato come l’intelligenza artificiale Watson, nata in casa IBM e divenuta famosa per aver vinto il telequiz americano “Jeopardy” nel 2011, sia stata in grado di trovare in soli 10 minuti una possibile terapia per un tumore celebrale. Per lo stesso compito, un team di esperti ha avuto bisogno di ben 160 ore. Ciò si traduce, applicando lo stesso standard diagnostico alla medicina reale, in una differenza tra un paziente ancora in vita e uno no.

I dati dello studio sono stati elaborati su un paziente di 76 anni affetto da glioblastoma, un tumore cerebrale. Nonostante l’intervento chirurgico di rimozione, tre settimane di radioterapia e il successivo lungo ciclo di chemio, l’uomo è morto meno di un anno dopo la scoperta della malattia. Dunque, per verificare se ci fosse una terapia diversa, i ricercatori hanno sequenziato il DNA del tumore prima con uno dei test che si usano normalmente, che analizza solo alcune parti del genoma, e poi con un sequenziamento totale sia del DNA (Acido nucleico che contiene le informazioni genetiche – ndr) che dell’RNA (Acido nucleico implicato in vari ruoli biologici di codifica, decodifica e regolazione dei geni – ndr). I dati sono stati poi analizzati separatamente dal software Watson, con il suo database di 23 milioni di articoli scientifici e dati sui test clinici e altre informazionie; e da un team di ricercatori che includeva un oncologo, un neuro-oncologo e un bioinformatico: l’intelligenza artificiale ha impiegato solo 10 minuti per giungere alle raccomandazioni finali, ai medici in carne e ossa invece sono state necessarie 160 ore. Quella della macchina è stata però una vittoria parziale: il team di medici è arrivato a una combinazione di farmaci potenzialmente più efficace rispetto a quella raccomandata da Watson, che tuttavia vanta in campo oncologico un 90% di diagnosi confermate da medici nei tumori al seno.