La questione relativa al numero di nuovi studi e ricerche pubblicate che si fa sempre più grande è tornata prepotentemente sotto i riflettori con la pandemia di COVID-19. A seguito della diffusione del nuovo coronavirus, infatti, un numero enorme di nuovi studi è stato pubblicato e molto spesso questi studi non sono stati revisionati, come di regola dovrebbe avvenire, perché lo stesso processo di “revisione tra pari” ha cominciato ad ingolfarsi.
In pratica non ci sono abbastanza ricercatori che possano revisionare gli studi dei loro colleghi affinché lo studio stesso possa poi essere pubblicato ed etichettato come tale, ossia come “peer reviewed”. Ne è seguita una quantità incredibile di studi pubblicati in stato di “pre print”, essenzialmente non revisionati da altri ricercatori.
Secondo un nuovo studio apparso su Nature Biotechnology, potrebbe giungere in aiuto l’intelligenza artificiale. Attualmente non esistono ancora strumenti “ufficiali” basati sugli odierni algoritmi di intelligenza artificiale che possono aiutare i ricercatori nel processo di revisione ma, secondo Tudor Oprea, scienziato dell’Università del Nuovo Messico che ha realizzato lo studio, probabilmente è solo una questione di finanziamenti.
Secondo lo scienziato siamo molto vicini allo sviluppo di sistemi automatizzati che possano cercare discrepanze tra centinaia di migliaia di studi onde favorire il processo stesso di revisione: “Non sono a conoscenza di alcun sistema di questo tipo attualmente in vigore, ma suggeriamo che con finanziamenti adeguati questo possa essere disponibile”.
Lo stesso ricercatore ammette che si stanno facendo progressi enormi nel settore del text mining: oggi i computer più potenti possono passare in rassegna lateralmente milioni di pagine di testo per cercare schemi specifici (statistical pattern recognition, riconoscimento statistico di schemi), una cosa che già si è dimostrata “estremamente utile”, secondo Oprea. Quest’ultimo, per esempio, ha già utilizzato metodi computazionali avanzati, da quando è esplosa la pandemia, per individuare farmaci esistenti con una potenziale attività antivirale letteralmente dando in pasto all’algoritmo migliaia di farmaci candidati.
Lo scienziato non sta dicendo che una revisione tra pari possa essere effettuata da una macchina (almeno non ancora), suggerisce solo che lo stesso processo di revisione tra pari potrebbe essere facilitato tramite l’utilizzo di algoritmi che possano in prima istanza elaborare la grossa massa dei dati, una fase che probabilmente potrebbe rivelarsi molto utile.
Approfondimenti
- Artificial intelligence, drug repurposing and peer review | Nature Biotechnology (IA) (DOI: 10.1038/s41587-020-0686-x)
