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Riassunto. Per approfondire la nostra comprensione delle malattie complesse è necessario instaurare un dialogo interdisciplinare che vada oltre l’intelligenza artificiale (IA) nel campo della medicina. A due decenni dal completamento del Progetto genoma umano, il sequenziamento genetico ha reso possibili terapie mirate per le malattie correlate a mutazioni genetiche. Tuttavia, questo risultato ha evidenziato le immense lacune nella nostra comprensione dei meccanismi della vita e delle malattie. Le malattie complesse, tra cui il cancro, il diabete e le patologie autoimmuni, rimangono sfuggenti a causa della loro natura multifattoriale. Di conseguenza, diventa imperativo adottare un approccio più olistico che integri I'lA con diverse discipline scientifiche. Questo articolo sottolinea I'urgenza di favorire la collaborazione tra genetica, biologia molecolare, biologia computazionale e ricerca clinica per svelare le complessita intricate alla base di queste malattie. Integrando le competenze e i dati provenienti da diverse aree, possiamo compiere progressi significativi nel decifrare la rete intricata delle malattie complesse, migliorando la diagnosi, il trattamento e, in definitiva, la prognosi per i pazienti. ; Advancing our understanding of complex diseases necessitates an interdisciplinary dialogue beyond artificial intelligence (AI) in the field of medicine. Two decades after the completion of the Human Genome Project, genetic sequencing has facilitated targeted therapies for gene mutation-related ailments. However, this achievement has unveiled the immense gaps in our comprehension of life and disease mechanisms. Complex diseases, including cancer, diabetes, and autoimmune disorders, remain elusive due to their multifactorial nature. Consequently, a more holistic approach integrating AI with diverse scientific disciplines becomes imperative. This paper emphasizes the urgency of fostering collaboration among genetics, molecular biology, ... |