Mentre l’industria farmaceutica può impiegare anni per creare farmaci in grado di trattare o curare le malattie umane, un nuovo studio suggerisce che l’uso dell’intelligenza artificiale generativa potrebbe accelerare notevolmente la processo di sviluppo del farmaco.
Farmaci vari – foto illustrativa. Credito immagine: Raimond Klavins tramite Unsplash, licenza gratuita
Oggi, la maggior parte della scoperta di farmaci viene effettuata da chimici umani che fanno affidamento sulla loro conoscenza ed esperienza per selezionare e sintetizzare le giuste molecole necessarie per diventare i farmaci sicuri ed efficienti da cui dipendiamo.
Per identificare i percorsi di sintesi, gli scienziati utilizzano spesso una tecnica chiamata retrosintesi, un metodo per creare potenziali farmaci lavorando a ritroso dalle molecole desiderate e cercando le reazioni chimiche per produrle.
Tuttavia, poiché vagliare milioni di potenziali reazioni chimiche può essere uno sforzo estremamente impegnativo e dispendioso in termini di tempo, i ricercatori della Ohio State University hanno creato un framework di intelligenza artificiale chiamato G2Retrò per generare automaticamente reazioni per una data molecola.
Il nuovo studio ha dimostrato che, rispetto agli attuali metodi di pianificazione manuale, la struttura potrebbe coprire un’enorme gamma di possibili reazioni chimiche e discernere in modo accurato e rapido quali reazioni potrebbero funzionare meglio per creare una determinata molecola di farmaco. Ciò potrebbe portare a uno sviluppo più rapido di nuovi farmaci.
L’apprendimento automatico può essere utilizzato per creare nuovi farmaci. Nella foto: apprendimento automatico, concetto artistico astratto. Credito immagine: emerson23work tramite Pixabay, licenza gratuita
“Utilizzare l’intelligenza artificiale per cose fondamentali per salvare vite umane, come la medicina, è ciò su cui vogliamo davvero concentrarci”, ha affermato Xia Ning, autore principale dello studio e professore associato di informatica e ingegneria all’Ohio State.
“Il nostro obiettivo era utilizzare l’intelligenza artificiale per accelerare il processo di progettazione dei farmaci e abbiamo scoperto che non solo fa risparmiare tempo e denaro ai ricercatori, ma fornisce farmaci candidati che potrebbero avere proprietà molto migliori rispetto a qualsiasi molecola esistente in natura”.
Questo studio si basa su precedenti ricerche di Ning in cui il suo team ha sviluppato un metodo chiamato Modof che è stato in grado di generare strutture molecolari che hanno mostrato le proprietà desiderate meglio di qualsiasi molecola esistente.
“Ora la domanda diventa come creare tali molecole generate, ed è qui che brilla questo nuovo studio”, ha detto Ning, anche professore associato di informatica biomedica presso il College of Medicine.
Lo studio è stato pubblicato sulla rivista Chimica delle comunicazioni.
Compresse mediche in mano – foto illustrativa. Credito immagine: Towfiqu barbhuiya tramite Unsplash, licenza gratuita
La squadra di Ning ha addestrato G2Retro su un set di dati che contiene 40.000 reazioni chimiche raccolte tra il 1976 e il 2016.
Il framework “impara” dalle rappresentazioni basate su grafici di determinate molecole e utilizza reti neurali profonde per generare possibili strutture reagenti che potrebbero essere utilizzate per sintetizzarle durante lo sviluppo di nuovi farmaci. Il suo potere generativo è così impressionante che, secondo Ning, una volta data una molecola, G2Retro potrebbe fornire centinaia di nuove previsioni di reazione in pochi minuti.
“Il nostro metodo di IA generativa G2Retro è in grado di fornire molteplici percorsi e opzioni di sintesi diversi, nonché un modo per classificare diverse opzioni per ciascuna molecola”, ha affermato Ning. “Questo non sostituirà gli attuali esperimenti di laboratorio, ma offrirà più e migliori opzioni di farmaci in modo che gli esperimenti possano essere prioritari e focalizzati molto più velocemente”.
Per testare ulteriormente l’efficacia dell’IA, il team di Ning ha condotto un caso di studio per vedere se G2Retro potrebbe prevedere con precisione quattro farmaci appena rilasciati già in circolazione: Mitapivatun farmaco usato per trattare l’anemia emolitica; Tapinarofche viene utilizzato per trattare varie malattie della pelle; Mavacamten, un farmaco per trattare l’insufficienza cardiaca sistemica; E Oteseconazolousato per trattare le infezioni fungine nelle femmine.
G2Retro è stato in grado di generare correttamente esattamente le stesse vie di sintesi brevettate per questi medicinali e ha fornito vie di sintesi alternative che sono anche fattibili e sinteticamente utili, ha affermato Ning.
Avere un dispositivo così dinamico ed efficace a disposizione degli scienziati potrebbe consentire all’industria di produrre farmaci più potenti a un ritmo più rapido, ma nonostante il vantaggio che l’intelligenza artificiale potrebbe offrire agli scienziati all’interno del laboratorio, Ning sottolinea i farmaci G2Le creazioni di IA retrò o generative devono ancora essere convalidate, un processo che prevede che le molecole e i farmaci creati vengano testati su modelli animali e successivamente in sperimentazioni umane.
“Siamo molto entusiasti dell’IA generativa per la medicina e ci impegniamo a utilizzare l’IA in modo responsabile per migliorare la salute umana”, ha affermato Ning.
Fonte: Università statale dell’Ohio
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