Ricerca dell’Università di Bari scopre algoritmo per diagnosticare malattie cardiovascolari o diabete mellito di tipo 2
Una ricerca dell’Università di Bari punta a “diagnosticare o addirittura prevedere l’insorgere di determinate malattie, quali il diabete mellito di tipo 2 e le malattie cardiovascolari”, indagando la loro correlazione con il ‘microbioma’, il patrimonio genetico dei batteri ospitati in particolare nell’intestino umano. Uno studio per cui è necessaria una duplice formazione, di biologia in ambito genomico e di informatica in intelligenza artificiale (machine learning): partendo da persone malate, vengono compiute analisi per conoscere il loro microbioma, puntando a creare modelli predittivi algoritmici, che dicano quanto è probabile che una persona si ammali in futuro.
Un giovane ricercatore dell’Università di Bari, Gianvito Pio, ha portato questo approccio all’International University of Sarajevo, come ‘trainer’ dal 2 al 4 settembre in un gruppo di studenti e ricercatori con la duplice formazione in ambito genomico e di intelligenza artificiale. A Sarajevo ha portato il contributo della ricerca barese “Statistical and machine learning techniques in human microbiome studies”, nell’ambito del progetto europeo European Cooperation in Science and Technology (Cost). Neo-ricercatore e membro del gruppo di ricerca KDDE (Knowledge Discovery and Data Engineering) dell’Università di Bari, Pio ha condotto a Sarajevo una “training school” sul “machine learning for microbiome”, illustrando i metodi avanzati sviluppati dal gruppo KDDE.
