Immagineomica ha fatto progressi sorprendenti nell’ultimo anno ed è sul punto di fare importanti scoperte sulla vita sulla Terra.
Tanya Berger-Wolf, direttrice della facoltà del Translational Data Analytics Institute presso Ohio State University, il 17 febbraio 2024 in occasione della presentazione di Immagineomica alla riunione annuale dell’American Association for the Advancement of Science, ha affermato: «Immagineomica sta diventando maggiorenne, è pronta per le sue prime grandi scoperte».
Immagineomica è un nuovo campo scientifico interdisciplinare incentrato sull’utilizzo di strumenti di apprendimento automatico per comprendere dalle immagini la biologia degli organismi, in particolare i tratti biologici.
Tanya Berger-Wolf ha affermato:
«Le immagini possono provenire da trappole fotografiche, satelliti, droni e persino dalle foto delle vacanze che i turisti scattano ad animali come zebre e balene, queste immagini contengono una grande quantità di informazioni che gli scienziati non potevano analizzare e utilizzare adeguatamente prima dello sviluppo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico».
Il campo è nuovo – Imageomics Institute è stato fondato appena nel 2021 – ma stanno accadendo grandi cose, una delle principali aree di studio che si sta concretizzando riguarda il modo in cui i fenotipi – i tratti osservabili degli animali che possono essere visti nelle immagini – sono correlati al loro genoma, la sequenza del DNA che produce questi tratti.
Tanya Berger-Wolf ha affermato:
«Siamo sul punto di comprendere le connessioni dirette tra fenotipo osservabile e genotipo, non potremmo farlo senza immagineomica. Sta spingendo avanti sia l’intelligenza artificiale sia la scienza biologica».
Tanya Berger-Wolf sui progressi che Immagineomica sta facendo, ha citato una nuova ricerca sulle farfalle, insieme ai suoi colleghi stanno studiando la metamorfosi di alcune specie di farfalle, il cui aspetto è simile a quello di una specie diversa. È in gioco anche il mimetismo quello di assomigliare a una specie che i predatori, come gli uccelli, evitano perché il loro sapore non è attraente. Esempio è la farfalla Sesia apiformis, a prima vista sembra un’ape ma in realtà si tratta di un lepidottero. È un classico esempio di mimetismo batesiano, si verifica quando un insetto inoffensivo per difendersi dai predatori, imita nei colori e nel portamento specie più pericolose e aggressive. Sesia apiformis imita nell’aspetto una grossa vespa o un calabrone, da qui il nome “apiformis”.
Gli uccelli così come gli esseri umani, in questi casi, guardandole, non sono in grado di distinguere le specie, mentre le stesse farfalle conoscono la differenza. Tuttavia, l’apprendimento automatico può analizzare le immagini e imparare le sottili differenze di colore o altri tratti che differenziano i tipi di farfalle.
Tanya Berger-Wolf ha affermato:
«Non possiamo distinguerle perché queste farfalle non si sono evolute a nostro vantaggio. Si sono evolute per dare un segnale alla loro specie e ai loro predatori. Il segnale c’è, solo che non riusciamo a vederlo. L’apprendimento automatico può permetterci di capire quali sono queste differenze».
I ricercatori hanno detto che adesso è possibile utilizzare la tecnica immagineomica per modificare le immagini delle farfalle, e capire quanto debbano essere ampie le differenze della metamorfosi per ingannare gli uccelli, per questo stanno progettando di stampare immagini realistiche delle farfalle con sottili differenze per vedere a quali reagiscono gli uccelli reali. Si tratta di fare qualcosa di nuovo con l’intelligenza artificiale che non è mai stato fatto prima.
Tanya Berger-Wolf ha affermato:
«Non stiamo usando l’intelligenza artificiale solo per ricapitolare ciò che sappiamo, la stiamo usando per generare nuove ipotesi scientifiche che sono effettivamente testabili. È entusiasmante».
I ricercatori si stanno spingendo oltre con la tecnica immagineomica per collegare queste sottili differenze nell’aspetto delle farfalle ai geni che le determinano.
Tanya Berger-Wolf ha affermato:
«Nei prossimi anni impareremo molte cose che spingeranno immagineomica in nuove aree che ora possiamo solo immaginare».
È stato evidenziato che un obiettivo fondamentale è quello di utilizzare le nuove conoscenze generate da Immagineomica per trovare il modo di proteggere le specie minacciate e gli habitat in cui vivono.
Immagineomica e il futuro della vita sulla Terra
In sintesi, Immagineomica emerge come una forza trasformativa nella ricerca scientifica, promettendo di sbloccare nuove dimensioni di comprensione della vita sulla Terra.
Grazie agli sforzi pionieristici di ricercatori come Tanya Berger-Wolf e all’uso innovativo dell’apprendimento automatico per analizzare i dati biologici dalle immagini, questo campo nascente è sul punto di importanti scoperte.
Immagineomica dalla decifrazione delle basi genetiche dei tratti osservabili negli animali, alla generazione di informazioni utili per la conservazione, incarna il futuro della scienza interdisciplinare. Migliora la nostra comprensione della biodiversità, fornisce uno schema per salvaguardare il mondo naturale per le generazioni future, illustrando il profondo impatto dell’integrazione della tecnologia con la ricerca biologica.
