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Notiziario Marketpress di
Lunedì 02 Marzo 2009 |
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IL PROGETTO IQ SVILUPPA PERCORSI E MODELLI DI DATA MINING INNOVATIVI
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Bruxelles, 2 marzo 2009 - 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). Per ulteriori informazioni, visitare: Istituto Josef Stefan http://www. Ijs. Si/ijsw/jsi Risultati Tic http://cordis. Europa. Eu/ictresults/ . |
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