Un equip d'investigadors liderat pel doctor Carlo Manzo, membre del grup de recerca Bioinformatics and Bioimagins (BI-SQUARED) de la UVic-UCC, ha desenvolupat un nova eina basada en intel·ligència artificial per a l'anàlisi de la dinàmica de sistemes biològics a nivell microscòpic. L’estudi, que fa servir l'aprenentatge profund geomètric, va començar amb el treball de final de grau de Sergio Noé, estudiant de Biotecnologia a la UVic, dirigit pel mateix Carlo Manzo. La recerca va continuar amb la col·laboració del grup de recerca liderat per Giovanni Volpe, de la Universitat de Göteborg, i se n’ha publicat un article a la prestigiosa revista Nature Machine Intelligence, la segona publicació més important de la categoria Computer Science, Interdisciplinary Applications (factor d’impacte 25.898).

El nou mètode d’intel·ligència artificial, anomenat MAGIK (Motion Analysis through GNN Inductive Knowledge), utilitza xarxes neuronals de grafs. Els grafs són una eina molt utilitzada per a la representació abstracta de conjunts d'objectes que interactuen, com ara les molècules o els usuaris de les xarxes socials. El desenvolupament de xarxes neuronals capaces de treballar amb grafs és bastant recent, tot i tenir un gran potencial d’aplicació en molts camps de recerca i industrials. 

MAGIK potencia el funcionament de les xarxes neuronals de grafs mitjançant components basats en l'atenció, una tècnica d’intel·ligència artificial que pretén imitar l'atenció cognitiva. D’aquesta forma, aconsegueix processar les característiques rellevants d’objectes en moviment per fer múltiples tasques i estimar amb precisió les seves propietats dinàmiques en diversos escenaris biològicament rellevants.

"La caracterització dels processos dinàmics en sistemes vius és crucial per entendre els mecanismes que hi ha darrere de les funcions biològiques en l’àmbit de la salut i la malaltia", comenta l'investigador principal, Carlo Manzo. "MAGIK és capaç d'analitzar els nostres experiments de microscòpia tenint en compte les interaccions a múltiples escales i ens proporciona una nova eina potent per entendre el comportament de cèl·lules o proteïnes", explica.

L'equip d'investigació està treballant actualment per perfeccionar ulteriorment aquesta eina. L’objectiu és poder desenvolupar aquesta tecnologia per inferir propietats dinàmiques locals i globals de manera no supervisada, i explorar la seva aplicació en altres àrees, com ara la física dels sistemes complexos i la neurofisiologia.