Una nuova IA per i farmaci antitumorali, ragiona come uno chef

Correggere una cellula tumorale cercando i giusti ingredienti molecolari da combinare, come farebbe uno chef con una nuova ricetta: è l'innovativo metodo per la ricerca di farmaci antitumorali pubblicato sulla rivista Nature Biomedical Engineering dal gruppo di ricerca guidato da Marinka Zitnik, della Harvard Medical School, e basato su un nuovo modello di Intelligenza Artificiale chiamato PDGrapher.

"Il tradizionale metodo per la scoperta di farmaci è analogo all' assaggiare centinaia di piatti già pronti e tra questi trovarne uno dal sapore perfetto", ha detto Zitnik. "PDGrapher funziona invece come un maestro chef che capisce esattamente cosa vuole che sia il piatto e come combinare gli ingredienti per ottenere il sapore desiderato".

L' approccio tradizionale alla scoperta di farmaci si concentra solitamente sull' attivazione o la disattivazione di singole proteine , una tecnica che ha avuto molti successi soprattutto nel limitare la crescita delle cellule tumorali. Tuttavia, osservano i ricercatori, questa tecnica si rivela insufficiente quando le malattie sono alimentate dall' interazione di più meccanismi chimici e l' intervento di più geni .

Su questa base i ricercatori hanno addestrato una tipologia di IA, detta rete neurale grafica e specializzata nel ricercare connessioni complesse all'interno di una rete, con i dati relativi a 11 forme di tumore. Poi PDGrapher è stato messo alla prova su tumori già noti : lo strumento ha previsto con precisione i bersagli farmacologici già noti per la loro efficacia, ma che erano stati deliberatamente esclusi durante l'addestramento.

PDGrapher ha fatto registrare ottime capacità di riconoscimento dei trattamenti terapeutici corretti e fornito risultati fino a 25 volte più rapidi rispetto a modelli comparabili. Dati che sottolineano come questo nuovo approccio potrebbe rivelarsi un'interessante possibilità per la ricerca di nuovi farmaci antitumorali.