Reti neurali viventi per la cura del cancro 26 ottobre 2020
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Reti neurali viventi per la cura del cancro 26 ottobre 2020 Monitoraggio dal 26/10/2020 al 28/10/2020 Gli articoli qui riportati sono da intendersi non riproducibili né pubblicabili da terze parti non espressamente autorizzate da Sapienza Università di Roma
Roma, 26 ottobre 2020 COMUNICATO STAMPA Reti neurali viventi per la cura del cancro Un team di ricercatori del Dipartimento di Fisica della Sapienza Università di Roma, dell’Istituto dei Sistemi Complessi del CNR e dell’Università Cattolica di Roma ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale che, inglobando il tumore in una rete neurale, è capace di monitorare il metabolismo e la crescita delle cellule cancerose e, in maniera del tutto non invasiva, gli effetti delle chemioterapie. I risultati del lavoro sono stati pubblicati sulla rivista Communications Physics L’intelligenza artificiale sta cambiando non solo molti aspetti della vita quotidiana, ma anche il modo di “fare scienza”, stimolando nuovi esperimenti e suggerendo strade di ricerca finora inesplorate. Così i sistemi di intelligenza artificiale diventano sempre più avveniristici, interdisciplinari e neuromorfici (ovvero simili ai sistemi viventi) e trovano applicazione nei più disparati settori, come l’elettronica, l’informatica, la simulazione e le diverse branche della medicina. I nuovi modelli sono sviluppati per imitare il cervello umano, sia nel funzionamento, con un consumo di energia molto ridotto per l’apprendimento, sia nella struttura, utilizzando materiali biologici. Il team di ricercatori coordinato da Claudio Conti del Dipartimento di Fisica della Sapienza e Direttore dell’Istituto dei sistemi complessi del CNR, in collaborazione con Massimiliano Papi della Università Cattolica del Sacro Cuore di Roma, ha realizzato una rete neurale ottica che ingloba al suo interno delle cellule tumorali viventi che crescono e si moltiplicano nel tempo. Si tratta di un dispositivo ibrido, formato da tessuti viventi e parti fisiche, come lenti, specchi e computer tradizionali, che evolve nel tempo e può essere addestrato per fornire informazioni sulle cellule tumorali, il loro metabolismo e l’effetto di chemioterapia e altri trattamenti. Università degli Studi di Roma “La Sapienza” CF 80209930587 PI 02133771002 Capo Ufficio Stampa: Alessandra Bomben Addetti Stampa: Christian Benenati - Marino Midena - Barbara Sabatini - Stefania Sepulcri Piazzale Aldo Moro 5, 00185 Roma T (+39) 06 4991 0035 - 0034 F (+39) 06 4991 0399 comunicazione@uniroma1.it stampa@uniroma1.it www.uniroma1.it
Pag 2 Nello studio, sviluppato nell’ambito del progetto PRIN “PELM: Photonic Extreme Learning Machine” e pubblicato sulla rivista Communications Physics, i ricercatori hanno utilizzato cellule tumorali di glioblastoma, un tumore gravissimo del cervello, che sono state inserite nel dispositivo ottico. Fasci laser sono stati opportunamente addestrati per attraversare le cellule tumorali, che si comportano come dei nodi di una rete neurale. A questo punto il sistema di intelligenza artificiale, agisce come una vera e propria rete neurale biologica, memorizza ed elabora i dati e successivamente codifica le informazioni contenute nella luce estratta dalle cellule tumorali. Ma non solo, la rete neurale vivente può riconoscere gli stimoli esterni e reagire ai cambiamenti: aggiungendo alcune dosi di farmaci chemioterapici i ricercatori hanno dimostrato la capacità del modello di calcolare l’efficacia della terapia contro il glioblastoma. La rete neurale, opportunamente addestrata, evidenzia infatti cambiamenti nel tumore non rivelabili con i metodi tradizionali, come la microscopia o le tecniche fisico-chimiche, e inoltre fornisce nuove informazioni sulla dinamica dell’evoluzione temporale e sugli effetti della temperatura, prima ottenibili solo attraverso tagli o modifiche invasive ai campioni tumorali. Il potenziale di tale tecnica sta nelle importanti ricadute applicative nel campo delle nuove tecnologie impiegate nella cura del cancro e in particolare nella nanomedicina. “Si tratta di un’applicazione originale e innovativa dei nuovi concetti di Deep Learning alla fisica – spiega Claudio Conti. L’idea è che possiamo usare questi modelli matematici non solo per fare operazioni semplici come il riconoscimento delle immagini, ma anche fare esperimenti decisamente non convenzionali, che sfruttano la fisica e la biofisica con un approccio interdisciplinare”. Riferimenti: Living optical random neural network with three dimensional tumor spheroids for cancer morphodynamics - D.Pierangeli, V.Palmieri, G.Marcucci, C.Moriconi, G.Perini, M.DeSpirito, M.Papi, C.Conti - Communications Physics (2020) DOI: https://doi.org/10.1038/s42005-020- 00428-9 DIDASCALIE: IMG.1 La figura mostra l’evoluzione temporale del campione tumorale usato nella rete ottica IMG. 2 Lo schema della rete neurale ottica usata negli esperimenti
Pag 3 Info: Claudio Conti Dipartimento di Fisica, Sapienza Università di Roma claudio.conti@uniroma1.it
ANSA.IT Data pubblicazione: 26/10/2020
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Sviluppate reti neurali viventi per la cura dei tumori
Monitora crescita cellule tumorali ed effetti chemioterapie
Redazione ANSA ROMA 26 ottobre 2020 16:50 Scrivi alla redazione Stampa
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tumore in una rete neurale, è capace di monitorare il metabolismo e la crescita delle cellule misure del Dpcm non
tumorali e, in maniera del tutto non invasiva, gli effetti delle chemioterapie. Il risultato, sono sufficienti
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pubblicato sulla rivista Communications Physics, si deve ai ricercatori della Sapienza
Università di Roma, dell'Istituto dei Sistemi Complessi del Consiglio Nazionale delle
Ricerche (Cnr) e dell'Università Cattolica di Roma.
"Si tratta di un'applicazione originale e innovativa dei nuovi concetti di Deep Learning PRESSRELEASE
alla fisica" rileva il coordinatore della ricerca, Claudio Conti del Dipartimento di Fisica della
Sapienza e Direttore dell'Istituto dei sistemi complessi del Cnr. L'idea, aggiunge "è che Cefalee ed
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possiamo usare questi modelli matematici non solo per fare operazioni semplici come il padovano del
dr.Barbiero tratta i
riconoscimento delle immagini, ma anche fare esperimenti decisamente non convenzionali, Punti Dolorosi per
che sfruttano la fisica e la biofisica con un approccio interdisciplinare". guarirle stabilmente
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Il gruppo, in collaborazione con Massimiliano Papi della Università Cattolica del Sacro
Cuore di Roma, ha realizzato una rete neurale, ossia una rete che imita il funzionamento dei Catia Cecchini di
neuroni nel cervello umano, che ingloba cellule tumorali che crescono e si moltiplicano nel Caduceo di Ermete
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tempo. Si tratta di un dispositivo ibrido, formato da tessuti viventi e parti fisiche, come lenti, alimentazione
specchi e computer tradizionali, che evolve nel tempo e può essere addestrato per fornire alleata del cervello
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informazioni sulle cellule tumorali, il loro metabolismo e l'effetto di chemioterapia e altri
trattamenti. (ANSA). Stone Center in
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Reti neurali viventi per la cura del cancro
28/10/2020
L’intelligenza artificiale sta cambiando non solo molti aspetti della vita quotidiana, ma anche il modo di “fare scienza”, stimolando nuovi
esperimenti e suggerendo strade di ricerca finora inesplorate.
Così i sistemi di intelligenza artificiale diventano sempre più avveniristici, interdisciplinari e neuromorfici (ovvero simili ai sistemi viventi) e
trovano applicazione nei più disparati settori, come l’elettronica, l’informatica, la simulazione e le diverse branche della medicina. I nuovi
modelli sono sviluppati per imitare il cervello umano, sia nel funzionamento, con un consumo di energia molto ridotto per l’apprendimento,
sia nella struttura, utilizzando materiali biologici.
Il team di ricercatori coordinato da Claudio Conti del Dipartimento di Fisica della Sapienza e direttore dell’Istituto dei sistemi complessi del
Cnr, in collaborazione con Massimiliano Papi della Università Cattolica del Sacro Cuore di Roma, ha realizzato una rete neurale ottica che
ingloba al suo interno delle cellule tumorali viventi che crescono e si moltiplicano nel tempo. Si tratta di un dispositivo ibrido, formato da
tessuti viventi e parti fisiche, come lenti, specchi e computer tradizionali, che evolve nel tempo e può essere addestrato per fornire
informazioni sulle cellule tumorali, il loro metabolismo e l’effetto di chemioterapia e altri trattamenti.
Lo schema della rete neurale ottica usata negli
Nello studio, sviluppato nell’ambito del progetto PRIN “PELM: Photonic extreme learning machine” e pubblicato sulla esperimenti
rivista 'Communications Physics', i ricercatori hanno utilizzato cellule tumorali di glioblastoma, un tumore gravissimo del cervello, che sono
state inserite nel dispositivo ottico. Fasci laser sono stati opportunamente addestrati per attraversare le cellule tumorali, che si comportano come dei nodi di una rete neurale. A questo
punto il sistema di intelligenza artificiale, agisce come una vera e propria rete neurale biologica, memorizza ed elabora i dati e successivamente codifica le informazioni contenute nella
luce estratta dalle cellule tumorali.
Ma non solo, la rete neurale vivente può riconoscere gli stimoli esterni e reagire ai cambiamenti: aggiungendo alcune dosi di farmaci chemioterapici i ricercatori hanno dimostrato la
capacità del modello di calcolare l’efficacia della terapia contro il glioblastoma.
La rete neurale, opportunamente addestrata, evidenzia infatti cambiamenti nel tumore non rivelabili con i metodi tradizionali, come la microscopia o le tecniche fisico-chimiche, e inoltre
fornisce nuove informazioni sulla dinamica dell’evoluzione temporale e sugli effetti della temperatura, prima ottenibili solo attraverso tagli o modifiche invasive ai campioni tumorali. Il
potenziale di tale tecnica sta nelle importanti ricadute applicative nel campo delle nuove tecnologie impiegate nella cura del cancro e in particolare nella nanomedicina.
“Si tratta di un’applicazione originale e innovativa dei nuovi concetti di Deep Learning alla fisica – spiega Claudio Conti. L’idea è che possiamo usare questi modelli matematici non solo
per fare operazioni semplici come il riconoscimento delle immagini, ma anche fare esperimenti decisamente non convenzionali, che sfruttano la fisica e la biofisica con un approccio
interdisciplinare”.
Riferimenti:
Living optical random neural network with three dimensional tumor spheroids for cancer morphodynamics - D.Pierangeli, V.Palmieri, G.Marcucci, C.Moriconi, G.Perini, M.DeSpirito, M.Papi,
C.Conti - Communications Physics (2020) DOI: https://doi.org/10.1038/s42005-020-00428-9
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Claudio Conti
CNR - Istituto di struttura della materia
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Tumore: all'università di Roma sviluppate reti neurali viventi
per la cura
Sviluppato un sistema di intelligenza artificiale che, inglobando il tumore in una rete neurale, è capace
di monitorare il metabolismo e la crescita delle cellule tumorali e, in maniera del tutto non invasiva, gli
effetti delle chemioterapie. Il risultato, pubblicato sulla rivista Communications Physics, si deve ai
ricercatori della Sapienza Università di Roma, dell'Istituto dei Sistemi Complessi del Consiglio Nazionale
delle Ricerche (Cnr) e dell'Università Cattolica di Roma.
"Si tratta di un'applicazione originale e innovativa dei nuovi concetti di Deep Learning alla fisica" rileva il
coordinatore della ricerca, Claudio Conti del Dipartimento di Fisica della Sapienza e Direttore
dell'Istituto dei sistemi complessi del Cnr. L'idea, aggiunge "è che possiamo usare questi modelli
matematici non solo per fare operazioni semplici come il riconoscimento delle immagini, ma anche fare
esperimenti decisamente non convenzionali, che sfruttano la fisica e la biofisica con un approccio
interdisciplinare".
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ha realizzato una rete neurale, ossia una rete che imita il funzionamento dei neuroni nel cervello umano, che
ingloba cellule tumorali che crescono e si moltiplicano nel tempo. Si tratta di un dispositivo ibrido, formato
da tessuti viventi e parti fisiche, come lenti, specchi e computer tradizionali, che evolve nel tempo e può
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Sviluppate reti neurali viventi per la cura dei tumori
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metabolismo e la crescita delle cellule tumorali e, in maniera del tutto non invasiva, gli effetti delle chemioterapie. Il risultato, pubblicato sulla
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del Dipartimento di Fisica della Sapienza e Direttore dell'Istituto dei sistemi complessi del Cnr. L'idea, aggiunge "è che possiamo usare questi
modelli matematici non solo per fare operazioni semplici come il riconoscimento delle immagini, ma anche fare esperimenti decisamente non
convenzionali, che sfruttano la fisica e la biofisica con un approccio interdisciplinare".
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“Si tratta di un’applicazione originale e innovativa dei
nuovi concetti di Deep Learning alla fisica” rileva il
coordinatore della ricerca, Claudio Conti
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Fisica della Sapienza e Direttore dell’Istituto dei sistemi
complessi del Cnr. L’idea, aggiunge “è che possiamo usare questi
modelli matematici non solo per fare operazioni semplici come il
riconoscimento delle immagini, ma anche fare esperimenti
decisamente non convenzionali, che sfruttano la fisica e la
biofisica con un approccio interdisciplinare”. Il gruppo, in collaborazione con
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