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Un supercomputer per sintetizzare nuove medicine

La ricerca di nuovi principi attivi da destinare alla cura delle patologie potrebbe essere velocizzata grazie all'impiego dell'intelligenza artificiale.

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Arrivare a trovare i principi attivi più efficaci da impiegare nella cura delle patologie richiede solitamente lunghi tempi di ricerca e investimenti importanti, senza considerare i necessari step successivi a cui sottoporre le sostanze prima del loro impiego su larga scala: dalla sintetizzazione di nuovi farmaci alla sperimentazione sull’essere umano per certificarne l’affidabilità.

L’intero processo potrebbe essere velocizzato grazie all’impiego dell’intelligenza artificiale, con ovvi benefici sia per le case farmaceutiche che per i pazienti, che in questo modo si troverebbero a poter giovare di nuove cure oggi ancora non disponibili. È quanto spera GlaxoSmithKline, gruppo britannico operante nell’ambito della ricerca, che ha stanziato un fondo pari a 43 milioni di dollari da destinare a Exscientia, un team scozzese al lavoro proprio su un sistema di IA che mira a sfruttare le potenzialità del deep learning per studiare l’efficacia di nuovi medicinali.

In termini pratici, GlaxoSmithKline fornirà alcune informazioni base sulle malattie da prendere come target e sugli obiettivi da conseguire, mentre Exscientia impiegherà il proprio supercomputer per simulare la ricerca solitamente condotta in laboratorio e giungere a una conclusione in tempi estremamente ridotti. Nella migliore delle ipotesi, un sistema di questo tipo potrebbe rivelarsi in grado di elaborare in modo rapido (un quarto del tempo, a un quarto del costo) formule pronte per il trial clinico sull’essere umano.

Si tratta a tutti gli effetti di un progetto sperimentale. All’interno della stessa comunità scientifica, un approccio di questo tipo alla ricerca è guardato da alcuni con giustificato e legittimo scetticismo. Dopotutto, fino ad oggi non ci sono prove concrete che le simulazioni condotte da un calcolatore e da un software possano garantire la stessa efficacia del metodo tradizionale. Se però l’impiego dei supercomputer e del deep learning dovesse rivelarsi un aiuto per chi opera in laboratorio si spalancherebbero le porte a una nuova era della ricerca medica.

Fonte: PR Newswire • Via: Reuters • Immagine: totojang1977 / Shutterstock • Notizie su: