Con la genomica funzionale classica funziona così. Per decifrare i comportamenti cellulari si possono creare delle perturbazioni, ad esempio inattivando gruppi di geni con una piattaforma basata su CRISPR. Poi si può vedere cosa succede a livello di RNA trascritti e proteine tradotte, con la trascrittomica a singola cellula e altre omiche. E se invece di fare questi esperimenti si sfruttasse l’intelligenza artificiale per simularli al computer? Modellizzare in silico le reazioni cellulari alle perturbazioni aiuterebbe a capire cosa accade quando una cellula si ammala e quando si somministra un farmaco. Sarebbe utile soprattutto per i tipi cellulari rari o difficili da coltivare. E sarebbe utile per decidere quali esperimenti vale la pena di fare davvero in laboratorio. Per questo è nata la “Virtual Cell Challenge”, di cui parlo nella nuova puntata della videorubrica 3e14, su Le Scienze.
Cellula virtuale: la sfida 2026
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Prendi un algoritmo in grado di imparare attraverso l’apprendimento automatico (inDelphi). Fagli macinare una montagna di dati sperimentali sulla tecnologia più in voga nei laboratori di scienze della vita (CRISPR). Scoprirai un nuovo modo per modificare il DNA in modo prevedibile e correggere centinaia di mutazioni legate a gravi malattie genetiche. Lo ha fatto un gruppo di ricercatori di Harvard e del Mit, guidato da Richard Sherwood, e i risultati di questo lavoro sono stati pubblicati su 
