L’intelligenza artificiale guida la ricerca del MIT nello sviluppo di antibiotici contro i superbatteri
L’anno scorso, i ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT), negli Stati Uniti, hanno lanciato una sfida innovativa a un sistema di intelligenza artificiale: sviluppare molecole completamente nuove con il potenziale per diventare antibiotici efficaci.
Dopo mesi di addestramento intensivo, l’intelligenza artificiale è riuscita, in soli uno o due giorni, a generare più di 29 milioni di nuove molecole, un’impresa che segna una nuova era nella scoperta dei farmaci.
Tradizionalmente, l’identificazione di nuovi farmaci è una procedura complessa e dispendiosa in termini di tempo. Tuttavia, l’applicazione dell’intelligenza artificiale sta cominciando a rivoluzionare questo panorama, promettendo di accelerare notevolmente il processo.
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La ricerca del MIT si concentra sulla lotta contro le infezioni diventate resistenti agli antibiotici, responsabili di oltre un milione di morti ogni anno in tutto il mondo. La capacità dei farmaci esistenti non tiene il passo con l’evoluzione di queste minacce.
James Collins, professore di ingegneria medica del MIT, ha evidenziato lo squilibrio tra l’aumento dei patogeni resistenti e la diminuzione dello sviluppo di nuovi antibiotici nel corso dei decenni.
L’intelligenza artificiale avanza nella creazione di composti antibiotici
Un recente studio, pubblicato sulla rivista “Cell”, fa parte del progetto Antibiotics-AI del laboratorio Collins e dimostra il ruolo cruciale dell’intelligenza artificiale nel raggiungimento di importanti progressi in medicina.
Il team ha sintetizzato alcuni dei composti generati dall’intelligenza artificiale ed è riuscito a sradicare un’infezione resistente in un topo utilizzando uno di essi. In ulteriori test con un altro metodo di generazione di molecole, i risultati positivi sono stati ripetuti, consolidando la fattibilità dello sviluppo di farmaci interamente progettati dall’intelligenza artificiale per il trattamento di infezioni gravi.
La sfida attuale nello sviluppo di antibiotici
Il metodo convenzionale per creare nuovi antibiotici prevede il test dei composti individualmente o l’analisi di campioni di terreno per individuare molecole promettenti. Questo processo si è rivelato inefficiente per le esigenze attuali.
Dagli anni ’80, la FDA (Food and Drug Administration) degli Stati Uniti ha approvato alcune dozzine di nuovi antibiotici, la maggior parte dei quali sono piccole modifiche di farmaci esistenti.
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Lo sviluppo di nuovi farmaci richiede molto tempo e la sperimentazione umana è ancora nelle fasi iniziali e richiederà un lungo periodo di tempo.
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Collins ha spiegato che gli ultimi decenni sono stati segnati da un “vuoto di scoperte”, in cui sono emersi nuovi antibiotici, ma erano molto simili ai precedenti, solo versioni adattate.
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La situazione è aggravata dalle questioni economiche, secondo Collins. Lo sviluppo di un antibiotico ha un costo simile a quello di un medicinale contro il cancro o l’ipertensione, ad esempio.
La differenza sta nel tempo di utilizzo: gli antibiotici si usano per pochi giorni, mentre i medicinali contro il cancro o l’ipertensione possono essere consumati per mesi o anni. Di conseguenza, i nuovi antibiotici generano una frazione del profitto, con il risultato che sul mercato emergono poche opzioni per le infezioni complesse.
L’intelligenza artificiale nella medicina moderna
Il laboratorio di Collins si dedica allo studio degli antibiotici da circa 20 anni. Sei anni fa, il team ha deciso di concentrarsi sull’intelligenza artificiale come principale strumento di scoperta. Inizialmente, l’intelligenza artificiale è stata utilizzata per analizzare librerie di composti noti, che hanno portato all’identificazione di molecole in grado di combattere le infezioni in modi innovativi.
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Dal progetto è stata creata un’organizzazione senza scopo di lucro, Phare Bio, con l’obiettivo di immettere sul mercato i composti più promettenti. L’aspettativa è quella di iniziare gli studi clinici con l’alicina, un farmaco originariamente sviluppato per curare il diabete nel 2009, ma di cui il team ha poi scoperto avere una forte azione antibiotica.
Mentre lo sviluppo di nuovi farmaci continua a richiedere tempo e la sperimentazione umana richiede tempo, l’intelligenza artificiale sta già accelerando la fase iniziale della scoperta. Questo progresso contribuisce a ridurre i costi e ad aumentare le possibilità di successo.
Collins ha affermato che l’intelligenza artificiale ha permesso di esplorare uno spettro chimico molto più ampio di quello disponibile nelle librerie tradizionali, aprendo strade a molecole completamente nuove.
Secondo lui, lo stesso approccio può essere adattato ad altri settori della medicina, poiché tutti i metodi di intelligenza artificiale utilizzati nel progetto possono essere facilmente applicati allo sviluppo di altri tipi di trattamenti.
