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Ci vuole un'eternità per immettere i farmaci sul mercato. L’intelligenza artificiale potrebbe aiutare ad accelerare il processo.

Trovare i modi migliori per fare del bene.

Nel romanzo e film del 1968 2001: Odissea nello spazio , il sistema di intelligenza artificiale Hal (abbreviazione di HAL 9000) uccide gli astronauti della sua astronave.

In realtà il soprannome Hal si riferisce a un diverso tipo di killer: non di esseri umani, ma di batteri.

Nel febbraio 2020 – più di cinquant’anni dopo che il film di fantascienza aveva presentato al mondo forse il primo grande cattivo dell’intelligenza artificiale – un team di ricercatori del Massachusetts Institute of Technology ha utilizzato l’intelligenza artificiale per scoprire un antibiotico in grado di uccidere l’Escherichia coli, che ricovera in ospedale migliaia di persone all’anno, nonché un ceppo resistente agli antibiotici di un’altra comune infezione batterica, l’Acinetobacter baumannii. E prendendo una pagina del 2001, l'hanno chiamata halicina, in onore di HAL 9000.

La scoperta dell’alicina dipinge un quadro di quanto possa essere rapida la scoperta di farmaci assistita dall’intelligenza artificiale. Gli scienziati hanno addestrato il loro modello di intelligenza artificiale introducendolo in circa 2.500 molecole (1.700 delle quali erano farmaci approvati dalla FDA e 800 delle quali erano prodotti naturali). Una volta che i ricercatori hanno addestrato il modello per capire quali molecole potrebbero uccidere l’E. coli, il team ha analizzato 6.000 composti attraverso il sistema, inclusi farmaci esistenti, farmaci falliti, prodotti naturali e una varietà di altri composti.

Il sistema ha trovato l’alicina in una frazione del tempo necessario ai metodi tradizionali, ha affermato Bowen Lou, un assistente professore presso la School of Business dell’Università del Connecticut che studia come l’intelligenza artificiale sta cambiando l’industria farmaceutica. "Non solo l'alicina può uccidere molte specie di batteri resistenti agli antibiotici, ma è anche strutturalmente distinta dagli antibiotici precedenti", ha affermato in una e-mail. “Questa scoperta è rivoluzionaria perché i ‘superbatteri’ resistenti agli antibiotici rappresentano un grave problema di salute pubblica che i metodi tradizionali non sono riusciti in gran parte ad affrontare”.

“L’idea di poter osservare le strutture di una piccola molecola e prevederne le proprietà è un’idea molto vecchia. Per come la pensavano le persone, se riesci a identificare alcune strutture all'interno della molecola, alcuni gruppi funzionali e così via, puoi in un certo senso dire: "Cosa fa?", Ha detto Regina Barzilay, un'illustre professoressa di intelligenza artificiale e intelligenza artificiale. salute con la School of Engineering del MIT e coautore di uno studio del maggio 2023 che ha identificato un altro potenziale candidato antibiotico basandosi sui metodi utilizzati nello studio iniziale sull’alicina.

Prima dell’uso dell’intelligenza artificiale, la sfida di scoprire queste strutture e identificare il potenziale utilizzo di un farmaco era principalmente una questione di velocità, efficienza e costi. Analisi precedenti mostrano che, tra l’inizio degli anni ’90 e la fine degli anni 2000, il tipico processo di scoperta e sviluppo di farmaci ha richiesto 12 anni o più. Nel caso dell’alicina, il team del MIT ha utilizzato l’intelligenza artificiale in grado di testare più di 100 milioni di composti chimici nel corso di pochi giorni. "È diventato chiaro che la scienza molecolare è davvero un buon posto per applicare l'apprendimento automatico e utilizzare le nuove tecnologie", ha affermato Barzilay.

Con almeno 700.000 decessi ogni anno attribuiti a malattie resistenti ai farmaci – un numero destinato a crescere fino a 10 milioni di decessi all’anno entro il 2050 – la necessità di accelerare è grande, soprattutto considerando che il ritmo dei progressi dei farmaci si è bloccato negli ultimi decenni. Dal 1987, anno in cui gli scienziati identificarono l’ultima classe di antibiotici utilizzata con successo nel trattamento dei pazienti, il mondo è entrato in quello che gli scienziati chiamano il “vuoto della scoperta”.

Fondamentalmente, l’intelligenza artificiale può analizzare grandi quantità di dati medici e, come suggerisce la scoperta dell’alicina, può accelerare in modo significativo il processo di scoperta dei farmaci. Questa nuova tecnologia continua a stimolare progressi significativi nel campo medico e ha il potenziale per migliorare i risultati dei pazienti e facilitare metodi di trattamento più precisi. Potrebbe anche ridurre i costi, il che sarebbe vitale per lo sviluppo degli antibiotici, dato che almeno parte della stagnazione del settore non è dovuta all’incapacità di identificare nuovi farmaci, ma alla mancanza di interesse e incentivi del mercato.