Statistiche web
Il machine learning applicato alla Biologia – Beatrice Pavesi alla EPFL di Losanna

Per tre mesi ha lavorato a un progetto sulla modificazione post-traduzionale – la modificazione chimica di una proteina, che il più delle volte costituisce l’ultima tappa della biosintesi – presso l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL). La nostra Alunna Beatrice Pavesi, ghisleriana dal 2018, è stata infatti fra i pochi a poter partecipare a una delle iniziative più prestigiose rivolte ai laureandi nel settore delle Scienze della vita, la EPFL School of Life Sciences Summer Research Program.

“Si tratta dell’opportunità di svolgere ricerca d’avanguardia in settori che possono spaziare dalla Bioingegneria alla Biologia quantitativa”, spiega la dott. Pavesi, attualmente iscritta al secondo anno della laurea magistrale in Biotecnologie Mediche e Farmaceutiche (Facoltà di Medicina), dopo una laurea in Biotecnologie (relatore prof. Giorgio Colombo) sulla Application of novel computational methods for the inhibition of protein-protein interactions in Molecular Chaperone Complexes. “Il mio progetto a cui ho partecipato alla EPFL, coordinato dal prof. Matteo Dal Peraro, si intitola invece Predicting the effect of PTMs using transfer learning from mutation data”.

“Il mio interesse per le Biotecnologie è iniziato già al liceo”, spiega. “Mi ha colpito che – dagli OGM alla terapia genetica – una disciplina così giovane potesse già causare tanto scalpore. Si tratta di un settore estremamente dinamico, popolato da innovatori che trasformano la fantascienza in realtà. In particolare, mi ha sempre attratto l’approccio molto pragmatico che i biotecnologi hanno verso le sfide poste dalla salute dell’uomo”.

A Pavia, dopo l’ammissione in Ghislieri, la dott. Pavesi ha sviluppato un interesse nei confronti della Biologia strutturale, indagando procedimenti complessi come la composizione della forma di una proteina o la traduzione del funzionamento di un farmaco in mera interazione fra atomi: “Per quanto stimolanti, i miei studi mi hanno anche messa di fronte ai limiti del metodo tradizionale del wet-lab. Sono stata quindi introdotta a una disciplina che promette di superare questi limiti: la Biologia computazionale. Mi interessa come i software e gli algoritmi possano facilitare la comprensione di dati su sistemi biologici complessi e accorciare il tempo per scoprire un nuovo farmaco, oltre ovviamente a tagliare i costi vivi”.

La spinta a insistere su questo percorso è giunta dal lavoro alla tesi triennale in collaborazione con il SCITEC-CNR di Milano. Il passo successivo è stato avvicinarsi al consorzio di ricercatori RosettaCommons, che lavora specificamente sulla struttura delle proteine; ha contribuito anche la borsa di studio con cui il Collegio Ghislieri ha mandato la dott. Pavesi presso l’Università dell’Oregon, a svolgere uno stage presso il laboratorio della prof. Parisa Hosseinzadeh.

“I mesi trascorsi negli Stati Uniti”, continua, “mi hanno consentito di notare il potenziale del machine learning applicato alla biologia. Fare domanda per la internship di EPFL, nel laboratorio del prof. Dal Peraro, è stato un atto dovuto alla mia volontà di confrontarmi con sfide ancora maggiori nel campo della Biologia”.

Al momento, la dott. Pavesi è impegnata nella stesura della tesi magistrale, che prevede una ricerca condotta in collaborazione col laboratorio del prof. Andrew Leach all’Istituto europeo di bionformatica (EMBL-EBI), a Cambridge, dove trascorrerà i prossimi mesi. “Il mio progetto consiste nello sviluppare metodi di deep learning per il riconoscimento di immagini utilizzando informazioni minime per identificare potenziali target molecolari terapeutici nelle proteine umane”. La internship di EPFL, oltre che una delle più prestigiose, è anche una delle più selettive al mondo: il tasso di accettazione è di circa lo 0,3%.

“Ma questa è solo una delle tante occasioni che possono essere sfruttate nel settore”, conclude Beatrice rivolgendosi ai giovani ghisleriani e agli universitari che vogliano intraprendere una carriera nella ricerca. “C’è LeadTheFuture, un’organizzazione di mentorship per studenti STEM; Rosetta Commons Research Experience for Undergraduates, una internship di ricerca estiva in ambito bioinformatico; AIMSmeeting, una poster competition di ambito biomedico”.