CleaveNet è un sistema di intelligenza artificiale ideato dai ricercatori del Massachusetts Institute of Technology insieme a Microsoft. Questo strumento consente di progettare sensori molecolari utili per la diagnosi precoce di diversi tipi di cancro. CleaveNet permette di creare peptidi, ovvero brevi catene di amminoacidi, che vengono tagliati da enzimi noti come proteasi, tipicamente presenti in modo anomalo nelle cellule tumorali. I peptidi progettati possono essere utilizzati per rivestire nanoparticelle destinate a essere ingerite o inalate. Una volta all’interno dell’organismo, queste nanoparticelle funzionano come sensori attivi: producono un segnale ogni volta che vengono a contatto con le proteasi tumorali. I peptidi scissi vengono poi eliminati attraverso le urine e possono essere rilevati con una striscia di carta simile a quella dei test di gravidanza. Questo metodo faciliterebbe l’identificazione precoce del cancro e la distinzione tra diverse tipologie tumorali. Secondo Sangeeta Bhatia, esperta di ingegneria biomedica del MIT, l’obiettivo è raggiungere una rilevazione particolarmente sensibile nelle fasi iniziali della malattia o in caso di recidiva dopo un intervento chirurgico.