Amazon Web Services ha preso parte al Tech Day of Pink, un’iniziativa globale dedicata a sensibilizzare e mobilitare la comunità tecnologica per aiutare ad aumentare la consapevolezza e lo studio del tumore al senso.
Secondo i dati della Lilt, i tumori mammari rappresentano il 30% della totalità di tumori maligni diagnosticati alle donne. Nel 2019 i nuovi casi di carcinomi della mammella stimati in Italia sono stati 53.200. La sopravvivenza a 5 anni delle donne con tumore alla mammella è pari all’87%.
AWS partecipa a livello globale al Tech Day of Pink in riconoscimento del Mese della Consapevolezza del Cancro al Seno, aderendo alla campagna annuale delle Estée Lauder Companies (ELC) per aumentare la consapevolezza e le donazioni per la Breast Cancer Research Foundation.
L’impegno di Amazon Web Services nell’ambito della ricerca nella medicina non si ferma qui ma lavora senza sosta per trovare una via innovativa per la scoperta di nuovi modi per individuare e curare il cancro.
Pensate a una chiave come a un farmaco, e la serratura come a un cancro. I ricercatori cercano di trovare la chiave giusta per una particolare serratura: una molecola di farmaco che interagisce con un particolare recettore del cancro. Ora, immaginate di avere miliardi di chiavi e miliardi di serrature. Se provassimo a far combaciare manualmente una chiave con una serratura nella speranza di sbloccare quella desiderata, è subito chiaro che potrebbe volerci un’eternità.
Qui entra in gioco la capacità di calcolo. Immaginate un computer potentissimo che opera a una velocità straordinaria provando ogni chiave di ogni serratura, quasi simultaneamente. Cosa cambierebbe? Quanto velocemente potreste trovare il farmaco giusto che sblocca la cura per una determinata malattia?
Un grande esempio di questo salto di qualità nell’accelerare la scoperta di un farmaco è dato da uno dei partner di Amazon Web Services (AWS): Numerate. Numerate era alla ricerca di candidati farmaci per il trattamento di una particolare patologia cardiaca. Avevano oltre 128 milioni di molecole di farmaci tra cui scegliere e, come potete immaginare, ci sarebbero voluti da cinque a sette anni per restringere la scelta da milioni di opzioni fino a una manciata da portare agli studi clinici. Questo è il problema chiave/serratura. Ma Numerate non ha seguito questa strada, ha usato invece il calcolo di AWS.
Utilizzando migliaia di modelli di machine learning e di calcolo massivo nel cloud, Numerate è stata in grado di esaminare 128 milioni di molecole, cercando le poche che potevano aiutare a curare la malattia cardiaca che stavano studiando. I modelli rappresentavano il modo in cui le potenziali molecole di farmaci sarebbero state assorbite nel corpo, distribuite, metabolizzate, eliminate e se si adattavano alla giusta “serratura” della malattia. Numerate ha applicato l’equivalente di computing muscle di un singolo processore ad alte prestazioni per 1.000 anni in soli 12 mesi, e ha scoperto 69 candidati al farmaco che sono stati in grado di andare avanti con gli studi clinici.
Di recente, altri clienti di Amazon Web Services come Abcellera hanno sviluppato sofisticate soluzioni basate su cloud che riducono il processo di scoperta del farmaco a sole sei settimane.
Da cinque a sette anni, a meno di due mesi. E lo stesso approccio “compute plus machine learning” è applicabile alla scoperta di trattamenti per combattere il cancro o qualsiasi altra malattia.
Un aumento della velocità con cui si possono scoprire i farmaci candidati per la cura di una specifica malattia significa che un numero maggiore di farmaci entra nella pipeline degli studi clinici. Più sperimentazioni cliniche significano più speranza e più opzioni per gli individui che stanno cercando una cura per il loro particolare tipo di cancro. Tutto questo ci porta verso qualcosa verso cui il mondo medico lavora da decenni: la medicina di precisione. L’obiettivo finale della medicina di precisione non è semplicemente quello di offrire ai pazienti un trattamento per il loro tipo di cancro, ma di offrire una terapia su misura per il loro caso individuale.
Un ottimo esempio di utilizzo della potenza di calcolo di AWS per la medicina di precisione si trova nella società biotecnologica “born-in-the-cloud” Moderna. Probabilmente avete sentito parlare di Moderna nei notiziari per lo sforzo di trovare un vaccino per il COVID 19. Le stesse tecniche che Moderna sta usando per esaminare il virus che ha causato questa pandemia sono applicate ad altre malattie, tra cui i vaccini personalizzati contro il cancro (spesso chiamati immunoterapie), e le cure per le malattie rare. Visitando un laboratorio di Moderna è possibile vedere fila dopo fila le terapie che vengono prodotte, ciò che è sorprendente è che la società non sta applicando l’apprendimento automatico e il calcolo per sviluppare un singolo farmaco per un miliardo di persone, ma sta creando un singolo farmaco per una singola persona sulla base della composizione genetica unica di quel paziente. È come produrre un miliardo di farmaci diversi.
L’utilizzo del calcolo non solo accelera il processo di ricerca delle cure, ma cambia anche l’economia di come i farmaci vengono immessi sul mercato. Nel manuale e costoso approccio tradizionale alla scoperta dei farmaci, le aziende avevano bisogno di farmaci di successo per sostenere il modello economico della scoperta dei farmaci. Ma quando la scoperta dei farmaci diventa un lavoro di squadra tra brillanti scienziati, potenza di calcolo, algoritmi e modelli intelligenti che simulano la nostra biologia e chimica, l’economia cambia. Le organizzazioni possono trovare trattamenti e cure per malattie che affliggono un numero relativamente piccolo di persone. Possono trovare una cura solo per voi.
Chiaramente una cura è il risultato ideale per il trattamento del cancro; tuttavia, i percorsi di trattamento personalizzati e su misura per le esigenze di un singolo individuo offrirebbero comunque un immenso beneficio ai pazienti di tutto il mondo. BreastCancer.org è un grande esempio di organizzazione che usa la potenza di calcolo dell’AWS per aiutare a personalizzare il percorso di salute del paziente.
Breastcancer.org permette alle persone con un cancro al seno di caricare il referto della patologia su un account personale privato e sicuro. Utilizzando l’apprendimento automatico di AWS, BreastCancer.org analizza il referto della paziente e personalizza le sue proprietà digitali per fornire alla paziente contenuti su misura. Proprio come le aziende biotecnologiche usano la potenza di calcolo per scoprire nuovi farmaci per il trattamento del cancro, BreastCancer.org usa la potenza di calcolo e l’elaborazione del linguaggio naturale per capire il referto della patologia e creare un’esperienza molto personalizzata per il paziente.
Se si porta avanti tutto questo, non è un grande passo avanti vedere come le informazioni mediche di una persona possono aiutare a personalizzare profondamente il suo percorso di salute. Navigating Cancer è una startup costruita su Amazon Web Services che lavora a stretto contatto con i pazienti affetti da cancro e i loro medici per aiutare i pazienti ad autogestire il loro percorso di cura. Navigating Cancer raccoglie migliaia di punti di dati sulle condizioni del paziente e, attraverso sofisticate analisi intensive di calcolo in tempo reale, aiuta i medici a creare il percorso ideale verso la guarigione. Navigating Cancer non si limita a responsabilizzare i pazienti, ma li attiva per prendere in mano la loro vita sulla via della guarigione, accanto e con l’aiuto di amici e familiari.
