Un’innovazione tecnologica senza precedenti sta aprendo nuove frontiere nella comprensione del linguaggio genetico delle piante. Si tratta di un modello pionieristico, sviluppato grazie alla collaborazione tra ricercatori del John Innes Centre e informatici dell’Università di Exeter, che ha permesso di tradurre le sequenze e gli schemi strutturali dell’RNA, una delle molecole più cruciali nel regno biologico. Il modello, chiamato Plant RNA-FM, è descritto in un articolo su Nature Machine Intelligence e rappresenta il primo tentativo di utilizzare l’intelligenza artificiale (IA) per decifrare il linguaggio genetico delle piante.
Gli scienziati spiegano che l’RNA, insieme al DNA, è responsabile del trasporto delle informazioni genetiche nelle sue sequenze e strutture. All’interno del genoma, l’RNA si presenta come un’architettura complessa, composta da combinazioni di nucleotidi che si organizzano in schemi simili a come l’alfabeto si fonde per creare parole e frasi. Il gruppo di ricerca guidato da Yiliang Ding, del John Innes Centre, si concentra sull’analisi della struttura dell’RNA, un linguaggio molecolare che consente alle piante di esprimere funzioni biologiche complesse, come la crescita e la risposta allo stress.
Nel tentativo di comprendere meglio questo linguaggio, il team di Ding ha collaborato con il gruppo di Ke Li dell’Università di Exeter, sviluppando Plant RNA-FM. Questo modello è stato addestrato su un vasto set di dati contenente 54 miliardi di informazioni sull’RNA di 1.124 specie vegetali. Grazie a questo approccio, gli scienziati hanno potuto fare previsioni avanzate sulle funzioni dell’RNA e identificare modelli strutturali che influenzano l’efficienza della traduzione delle informazioni genetiche in proteine. I risultati ottenuti sono stati confermati da esperimenti che validano l’efficacia del modello.
Il lavoro si avvale della stessa metodologia utilizzata per addestrare modelli di IA come ChatGPT a comprendere il linguaggio umano. Così come ChatGPT è capace di decifrare e rispondere alle domande in linguaggio naturale, Plant RNA-FM è stato “insegnato” a comprendere la grammatica e la logica delle sequenze e strutture dell’RNA, acquisendo una visione globale del comportamento dell’RNA nel regno vegetale.
“Sebbene le sequenze di RNA possano apparire casuali all’occhio umano, il nostro modello di intelligenza artificiale ha imparato a decodificare i modelli nascosti al loro interno,” ha affermato Haopeng Yu, ricercatore post-dottorato nel gruppo di Ding. Il lavoro di Plant RNA-FM è solo l’inizio: “Stiamo lavorando a stretto contatto con il gruppo di Li per sviluppare approcci di intelligenza artificiale più avanzati per comprendere i linguaggi nascosti del DNA e dell’RNA in natura,” ha dichiarato Ding.
La scoperta potrebbe avere implicazioni significative per il miglioramento delle colture e la progettazione genetica delle piante. “Questa svolta apre nuove possibilità per comprendere e potenzialmente programmare le piante, il che potrebbe avere profonde implicazioni per il miglioramento delle colture e la prossima generazione di progettazione genetica basata sull’intelligenza artificiale,” ha aggiunto Ding.
“L’intelligenza artificiale è sempre più determinante nell’aiutare gli scienziati delle piante ad affrontare le sfide, dall’alimentazione di una popolazione globale allo sviluppo di colture che possano prosperare in un clima in cambiamento,” ha concluso il ricercatore. Con l’evoluzione di questi modelli, l’intelligenza artificiale sta aprendo nuove strade per affrontare le sfide ambientali e alimentari globali, cambiando il modo in cui comprendiamo e miglioriamo il mondo naturale.
