Negli ultimi anni, i modelli di fondazione sono emersi come potenti strumenti per scoprire modelli, relazioni e le complesse proprietà statistiche delle molecole biologiche quali proteine, DNA e RNA. Sfruttando questi modelli, i ricercatori sono pronti a rivoluzionare la ricerca nel campo della biologia molecolare, inaugurando una nuova era di scoperte e comprensione in questo campo della biologia con il potenziale per lo sviluppo di nuove terapie e strumenti diagnostici. Il gruppo di lavoro AI Models of Biomolecules è stato creato per unire due comunità di ricerca, istituendo un forum di dialogo tra informatici e ingegneri che sviluppano tecnologie di intelligenza artificiale per RNA, DNA e proteine, ed esperti di biologia molecolare, scienze della vita e scienze clinicheche affrontano sfide scientifiche e traslazionali urgenti.
Promuovendo questo scambio bidirezionale, miriamo ad accelerare la fertilizzazione incrociata, abbattere i silos disciplinari e catalizzare lo sviluppo di tecnologie di IA su misura per le questioni molecolari più avanzate di oggi.

Informazioni sui focus group al SIB

I focus group mirano a promuovere lo scambio di conoscenze e la collaborazione nella comunità dei 900 membri Il SIB su argomenti scientifici specifici e/o trasversali, dal sequenziamento di singole cellule all'uguaglianza, alla diversità e all'inclusione. Visualizza tutti i focus group

Modelli di base per biomolecole

I modelli di base rappresentano un importante passo avanti nel deep learning, caratterizzati da architetture di grandi dimensioni addestrate su enormi quantità di dati non etichettati per creare rappresentazioni generiche in grado di risolvere un'ampia varietà di compiti a valle. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per il linguaggio naturale, come ChatGPT, sono esempi eccellenti di modelli di base. Spesso si basano sul architettura Transformer, che consente loro di cogliere le complesse relazioni e dipendenze all'interno delle sequenze di testo. Di conseguenza, hanno inaugurato una nuova era di possibilità nell'NLP, fornendo ricche rappresentazioni del testo e la capacità di generare un linguaggio naturale nuovo ma fedele.

Informazioni sui focus group al SIB

I focus group mirano a promuovere lo scambio di conoscenze e la collaborazione nella comunità dei 900 membri Il SIB su argomenti scientifici specifici e/o trasversali, dal sequenziamento di singole cellule all'uguaglianza, alla diversità e all'inclusione. Visualizza tutti i focus group

In biologia, modelli simili stanno dimostrando grandi promesse, in particolare nella previsione di strutture e funzioni. Recentemente sono emersi modelli per DNA, RNA e proteine. Tuttavia, prima che questa tecnologia possa diventare uno standard di ricerca, rimangono diverse sfide da affrontare. In particolare, dobbiamo comprendere meglio cosa apprendono questi modelli e come le loro rappresentazioni si relazionano ai meccanismi biologici reali, e potenziarli per riflettere la natura contestuale dellabiologia integrando le tecnologie LLM con approcci basati su grafici e potenziamento della conoscenza per incorporare interazioni, reti e conoscenze biologiche pregresse.

Obiettivi del focus group

Il gruppo di lavoro sui modelli di intelligenza artificiale delle biomolecole riunisce ricercatori nel campo delle scienze computazionali e molecolari interessati alle tecnologie di intelligenza artificiale per l'omica, al fine di scambiare punti di vista sui recenti progressi, sulle migliori pratiche e sulle sfide attuali in questo settore. Ampliando il nostro raggio d'azione a ricercatori nazionali e internazionali, cerchiamo di creare una piattaforma per:

  • Rimanere aggiornati: poiché le tecnologie di IA per i dati omici evolvono rapidamente, è difficile stare al passo. Questo gruppo mira a garantire che i membri del SIB e la comunità più ampia rimangano informati sugli ultimi sviluppi, mantenendo una rete attiva di esperti diversificati per supportare e formare sia la comunità svizzera che quella oltre i confini nazionali.
  • Condivisione delle risorse: dato che le tecnologie di IA per l'omica richiedono notevoli risorse informatiche ed energetiche, questo gruppo cerca di costruire una rete di gruppi di ricerca in grado di condividere le risorse, rendendo questi modelli più accessibili all'intera comunità e a beneficio del maggior numero di persone possibile.
  • Promuovere la collaborazione: il miglior sviluppo di tali tecnologie avviene attraverso una stretta collaborazione tra informatici ed esperti del settore. Il gruppo di lavoro AI Models of Biomolecules riunisce ricercatori accademici svizzeri all'inizio della loro carriera, tra cui dottorandi e borsisti post-dottorato, per presentare il loro lavoro e le loro sfide scientifiche, insieme a esperti internazionali di primo piano che mostrano le tecnologie di IA all'avanguardia in un formato ibrido. Questa struttura consente un'ampia partecipazione delle comunità globali, rafforzando al contempo il networking locale attraverso incontri mensili in presenza ospitati dall'EPFL AI Center, dal Dipartimento di Medicina Digitale dell'Università di Berna e dall'Idiap Research Institute di Martigny, tre centri nevralgici per l'intelligenza artificiale che contribuiscono a garantire una forte rappresentanza della comunità e l'accesso a una delle più grandi reti di ricerca sull'IA.

Incoraggiamo i membri a partecipare attivamente condividendo le loro esperienze con gli strumenti più recenti, revisionando articoli e contribuendo con codice a un repository GitHub pubblico dedicato ai modelli di base RNA/DNA.

Il gruppo riunisce attualmente 13 gruppi di ricerca del SIB e membri associati. Se desiderate aderire, iscrivetevi alla mailing list dedicata.

L'agenda per l'anno accademico 2025/2026 è già quasi definita e prevede una serie di relatori di grande interesse che tratteranno argomenti che spaziano dalla struttura dell'RNA alla modifica dell'RNA e alla previsione delle funzioni utilizzando approcci basati su grafici e modelli linguistici dell'RNA. Il programma include anche relatori provenienti dal mondo dell'industria, in particolare dal Roche RNA Hub, a testimonianza del nostro impegno nell'esporre i dottorandi e i ricercatori post-dottorato alle sfide del mondo reale, offrendo loro al contempo l'opportunità di mostrare il proprio lavoro a potenziali datori di lavoro. Rimanete aggiornati seguendoci su LinkedIn per le ultime notizie e gli annunci.

Mese

Data

Luogo

Relatore n. 1

Relatore n. 2

Ottobre8/10/2025Centro di intelligenza artificiale dell'EPFLSimposio di mezza giornata
Novembre19/11/2025DDM (Berna)Annullato
Dicembre17/12/2025Centro di IA dell'EPFLMile SikicSebastian Leidel (Università di Berna)
Gennaio14/01/2026DDM (Berna)Vamsi Nallapareddy (EPFL)Parth Bibekar (EPFL)
Febbraio20/02/2026Centro di IA dell'EPFLMarta Szachniuk (Università Tecnologica di Poznan)Rodrigo Siqueira Reis (Università di Berna)

Marzo

11/03/2026

DDM (Berna)

Yu Li (confermato)

Pedro Beltrao (ETH, il SIB)

Aprile

15/04/2026

Centro di IA dell'EPFL

Xavier Hernandez-Alias (Istituto Max Planck di Biochimica)

Slivi Rouskin (Università della California, San Francisco)

Maggio

06/05/2026

DDM (Berna)

Amin Tavakoli (Caltech)

Cyril Malbranke (EPFL)

Giugno

10/06/2026

Centro di IA dell'EPFL

Elena Rivas (Università di Harvard)

Kathi Zarnack (Università Julius Maximilians di Würzburg)

Lug

08/07/2026

DDM (Berna)

Da definire

TDB

Settembre

09/09/2026

Idiap

TBA - (Università di Scienze e Tecnologia Re Abdullah)

Daniel Butnaru (Roche RNA Hub)

Ottobre

07/10/2026

DDM (Berna)

Vincent Stimper (Isomorphic)

Da definire

Novembre

11/11/2026

Centro di intelligenza artificiale EPFL

Christine Mayr (Istituto Sloan Kettering)

Da definire

Dicembre

16/12/2026

DDM (Berna)

Da definire - Evento speciale

Membri coordinatori del focus group

Sei un membro del SIB e sei interessato a partecipare? Iscriviti alla mailing list dedicata o contatta Raphaëlle Luisier o Janna Hastings per prenotare una data per una presentazione futura.