Intelligenza artificiale per la sintesi di nuovi farmaci: nasce DrugAI
VASTO. È dei ricercatori della Champman University, in California, l’idea di creare un modello di AI generativa per la progettazione di nuovi farmaci. Non poteva che chiamarsi DrugAI.
La scoperta di nuovi medicinali è la base per la cura delle malattie e la ricerca scientifica adotta da sempre metodi complessi che richiedono tempo e denaro. La piattaforma DrugAI è un algoritmo che può accelerare e ottimizzare il lavoro di progettazione di nuove molecole e lo fa intervenendo in un’importante fase della ricerca: gli studi di binding ovvero gli studi dell’interazione tra il farmaco e il nostro organismo.
L’efficacia di un farmaco infatti dipende totalmente dalla sua capacità d’interazione e l’effetto farmacologico scaturisce da tre elementi: dalla molecola farmaco, dalla molecola proteina bersaglio (umana) e dal tipo di interazione che c’è fra le prime due.
Prime tecnologie AI in chimica farmaceutica
Algoritmi che elaborano nuove molecole esistono già, ma basano le loro capacità generative su data-base di farmaci già esistenti, ovvero generano tante nuove molecole rielaborando le vecchie e per questa ragione non possono definirsi innovative. In sostanza questi algoritmi non sono creativi perché non sono in grado di creare un farmaco mai pensato prima.
Inoltre non forniscono alcun dato di reale efficacia sulle molecole che elaborano per cui paradossalmente, seppure in grado di fare un lavoro impensabile fino a pochi anni fa, potrebbero addirittura complicare il compito degli scienziati che si troverebbero a verificare in laboratorio migliaia di formule che, sebbene nuove, non sono innovative.
Ottimizzare il processo di progettazione di nuovi farmaci. Come nasce DrugAI
I ricercatori: Dony Ang, Cyril Rakovski e Hagop Atamian hanno intuito che, per ottenere un algoritmo capace di generare molecole farmacologiche innovative, dovevano interfacciare le risorse tecnologiche esistenti. Per realizzare il loro algoritmo hanno infatti integrato due tecnologie di AI: una già utilizzata nel campo della bioinformatica e l’altra nel campo della chimica informatica.
Di fatto hanno superato il limite del database in quanto il nuovo algoritmo si basa sia sulla struttura dei vecchi farmaci sia sulla struttura molecolare della proteina bersaglio presente nel corpo umano.
La fusione di questi due algoritmi ha quindi consentito di ottenere un modello capace di generare farmaci innovativi in quanto DrugAI pensa ed elabora le molecole che meglio interagiscono con le nostre proteine bersaglio.
Per ottenere questi risultati il nuovo algoritmo è stato addestrato grazie a un database pubblico di studi di legame farmaco-recettore. DrugAI ha quindi imparato un metodo e lo applica in modo efficiente, non solo elabora nuove molecole, ma valuta contemporaneamente la loro affinità per il bersaglio (proteina-recettore) e la loro capacità di dare una risposta farmacologica efficace.
Questo algoritmo è inoltre flessibile: i ricercatori lo hanno concepito in modo da poter aggiungere nuove funzioni in base agli sviluppi della stessa tecnologia e in base alla necessità di ottenere nuove risposte.
"Questo approccio ci consente di generare farmaci mai ideati prima", ha affermato il dottor Atamian, “Il metodo è stato testato e convalidato e stiamo vedendo risultati magnifici”.
Come si usa DrugAI
Nella pratica i ricercatori inseriscono nella piattaforma il codice della proteina bersaglio (ovvero l’esatta sequenza proteica del recettore presente nel nostro organismo) e DrugAI riesce a elaborare dalle 50 alle 100 molecole innovative capaci di legare quel particolare bersaglio per produrre un effetto farmacologico.
Risultati ottenuti
Le strutture molecolari generate dalla nuova piattaforma hanno un tasso di validità del 100%, sono tutte compatibili e hanno un grado di affinità per il recettore superiore a quello delle molecole ottenute con gli studi tradizionali.
Il test che ha confermato la validità di DrugAI
I nostri studiosi hanno da subito provato il nuovo algoritmo testandolo sul Covid-19. Hanno comparato l’efficacia nell’inibire le proteine virali, sia di molecole naturali (da studi tradizionali), sia di molecole generate da DrugAI.
In questo caso l’efficacia delle molecole naturali e dei farmaci-AI è risultata essere la stessa, ma il metodo per identificare questi ultimi è stato notevolmente più rapido ed economico. Grazie al nuovo algoritmo.
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