Intelligenza artificiale, utile supporto per l’industria farmaceutica

L’intelligenza artificiale ha già dimostrato di potersi rivelare fondamentale nel campo farmaceutico, grazie alla sua capacità di prevedere le diverse strutture biochimiche e velocizzare la scoperta di nuovi farmaci.

Una delle ragioni per cui farmaci molto promettenti vengono scartati durante lo sviluppo è il citocromo P450. Il CYP450, come viene più comunemente chiamato, consiste in una serie di enzimi prodotti dal fegato che metabolizzano diverse sostanze chimiche per impedire a queste di accumularsi a livelli pericolosi nel sangue. Molti farmaci sperimentali inibiscono la produzione di questi enzimi e l’effetto collaterale che ne deriva è quello di rendere tossici altri farmaci simili nell’uomo.

Le case farmaceutiche, tramite diverse analisi chimiche, cercano di prevedere se nuovi farmaci andranno ad inibire il CYP450, ma queste previsioni sono sbagliate una volta su tre. In questi casi solo durante i trial clinici sull’uomo sarà evidenziata la tossicità correlata al citocromo e il risultato sarò lo spreco di diversi milioni di dollari oltre che di tempo. Vengono spesi sempre più soldi, quasi 80 miliardi di dollari all’anno, per produrre sempre meno farmaci che si rivelino di successo.

Non sorprende quindi che le industrie farmaceutiche siano entusiaste all’idea che possano essere utilizzati strumenti di intelligenza artificiale per lo sviluppo di nuovi farmaci. L’IA migliorerà, infatti, sia l’identificazione dei farmaci candidati più promettenti sia il tasso di successo che questi hanno durante gli studi clinici. L’azienda Brystol-Myers Squibb, ad esempio, è riuscita tramite un programma di apprendimento automatico a migliorare l’accuratezza nelle previsioni sull’inibizione del CYP450 del 95%, portando a una riduzione di sei volte il tasso di fallimento rispetto ai metodi tradizionali. Questo aiuta i ricercatori a selezionare più rapidamente i farmaci potenzialmente tossici e concentrarsi su candidati con una percentuale più alta di arrivare in fondo allo sviluppo farmacologico.

Progettare nuove molecole attive

L’intelligenza artificiale affronta anche altri aspetti nella scoperta di nuovi farmaci, come la progettazione di molecole in grado di agire in modo sicuro ed efficace su un target noto, di solito una proteina specifica associata alla patologia. L’obiettivo è quello di trovare un farmaco che possa legarsi chimicamente alla proteina bersaglio e modificarla in modo tale che non possa più contribuire alla malattia o ai suoi sintomi. L’azienda canadese Cyclica sta mettendo a disposizione il suo software in grado di abbinare le strutture e le proprietà biochimiche di milioni di molecole alle strutture di circa 150.000 proteine per capire quali possano legarsi meglio e quali evitare. Merck e  Bayer sono tra le più grandi e importanti aziende farmaceutiche che hanno annunciato la loro collaborazione con Cyclica.

Identificare nuovi obiettivi

Un’altra grande sfida è rappresentata dalla necessità di identificare nuovi obiettivi, proteine che potrebbero avere un ruolo chiave in determinate patologie. L’azienda Berg sta utilizzando l’IA per trovare nuove informazioni derivanti da diversi campioni di tessuto umano. Questi campioni vengono prelevati da persone con una determinata patologia e durante diverse fasi che ne caratterizzano la progressione, e in seguito vengono esposti a diversi composti e condizioni. I dati che vengono ricavati, confrontati con altri campioni di soggetti sani, si concentrano su eventuali target che sembrano avere un certo impatto sulla patologia.

Il farmaco sperimentale più importante che emerge dal lavoro di Berg è un antitumorale che ha già completato gli studi di fase 2 su pazienti con carcinoma pancreatico avanzato, un tumore estremamente aggressivo e difficile da trattare.

Restano ancora molto pochi i farmaci scoperti grazie all’intelligenza artificiale, e di questi ancora meno sono attualmente in fase di sperimentazione sull’uomo. Questa situazione potrebbe restare stabile per qualche tempo ma sono diverse le figure coinvolte che sono fiduciose sull’impulso che le scoperte di nuovi farmaci da parte dell’IA darà all’industria farmaceutica.

Fonte Scientific American