Il progetto IQ sviluppa percorsi e modelli di data mining innovativi
I ricercatori europei lavorano diligentemente per sviluppare e migliorare la tecnologia, come è ben dimostrato dal progetto IQ ("Inductive queries for mining patterns and models") che è riuscito a creare nuovi metodi per l'analisi di dati complessi estratti da database, in modo da renderli utilizzabili nelle applicazioni della vita reale. Il progetto IQ ha ricevuto un finanziamento pari a 1,5 milioni di euro in riferimento all'area tematica dedicata alle tecnologie della società dell'informazione del Sesto programma quadro (6°PQ). Prima dell'avvio del progetto il team ha realizzato che mancava un quadro relativo al data mining. I ricercatori, guidati dal professore Saso Dzeroski dell'Istituto Josef Stefan (Slovenia), hanno determinato che prima di poter procedere allo sviluppo di questi metodi era necessario creare database induttivi. I database induttivi contengono dati e schemi che possono essere sia locali, come nel caso di un set di voci (vale a dire il componente di una regola di associazione composto da voci) o globali, come nel caso di un albero decisionale (vale a dire un diagramma ad albero). Visitate Eve robot, che per analizzare i risultati degli esperimenti farmaceutici effettuati ricorre all'intelligenza artificiale d'avanguardia e la unisce a tecniche innovative di data mining e estrazione di conoscenza. Questo particolare "scienziato" sarà in grado di comunicare agli utenti l'efficacia dei composti chimici utilizzati nella lotta alle malattie. Le nuove tecniche di data mining sviluppate dal consorzio IQ aiuteranno Eve a ottimizzare la propria capacità di scoprire nuovi farmaci, in particolare perché consentiranno l'attuazione di processi di estrazione di conoscenza. Mettendo in relazione la struttura chimica del composto alla sua attività farmacologica, il robot Eve è in grado di definire quali sono i composti chimici da sottoporre per primi ai test. Il risultato finale è rappresentato dal grado di prevedibilità delle procedure di monitoraggio dei farmaci. Risultati TIC riporta un'affermazione del professor Dzeroski, in cui asserisce che: "Nel corso del tempo Eve imparerà a estrarre i composti chimici che si ritiene possano essere più efficaci nel trattamento di un determinato stato patologico. Lo farà prendendo in esame i dati relativi agli esperimenti compiuti in passato e confrontando le strutture chimiche alle loro proprietà farmacologiche." I ricercatori hanno fortemente sostenuto lo sviluppo delle potenzialità di Eve nell'ambito del data mining. Il professore ha inoltre spiegato che: "Ciò dovrebbe essere d'ausilio agli scienziati e alle aziende farmaceutiche per l'identificazione dei composti più efficaci per il trattamento di determinate patologie. Questo permetterebbe loro di identificare il farmaco riducendo tempi e costi rispetto ai metodi attuali." Eve consentirà inoltre di diminuire in modo significativo la quantità di test a campione finora effettuati sui composti chimici. "Eve rappresenta il primo sistema computerizzato in grado di generare da sé gli esperimenti, effettuarli fisicamente, interpretarne i risultati e ripetere il procedimento", ha commentato il ricercatore sloveno. Il sistema attuale costringe chi fa ricerca in ambito farmacologico a compiere studi ciechi su decine, centinaia o migliaia di composti chimici. Una volta completato questo procedimento, i ricercatori testano il composto individuato per il trattamento di una malattia. I risultati ottenuti definiscono il QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship), vale a dire l'indice che mette in relazione la struttura di un composto chimico con l'attività farmacologica corrispondente. Il problema principale che emerge dall'impiego di questo sistema è che non solo questo procedimento rappresenta una perdita in termini di tempo, ma frequentemente deve essere ripetuto ogni volta che i ricercatori cercano un nuovo farmaco. "Abbiamo condotto alcuni esperimenti preliminari e i composti estratti da Eve si sono rivelati più promettenti di quelli selezionati secondo un principio casuale," ha affermato il professor Dzeroski. I partner del progetto sono la Katholieke Universiteit Leuven (Belgio), l'università di Anversa (Belgio), la Albert-Ludwigs-Universität Freiburg (Germania), l'Institut National des Sciences Appliquées (INSA) di Lione (Francia), l'università di Helsinki-Istituto Helsinki per la tecnologia dell'informazione (Finlandia) e la University of Wales Aberystwyth (Regno Unito).
Paesi
Belgio, Germania, Finlandia, Francia, Regno Unito