Un sistema di intelligenza artificiale ha identificato un potenziale nuovo farmaco in soli 46 giorni

Categoria: Intelligenza artificiale Inserito 03 settembre

L'approccio si basa su due popolari tecniche di intelligenza artificiale: reti generative contraddittorio e apprendimento per rinforzo.

Le notizie: Un team della startup farmaceutica AI Insilico Medicine, in collaborazione con i ricercatori dell'Università di Toronto, ha impiegato 21 giorni per creare 30.000 progetti per molecole che prendono di mira una proteina legata alla fibrosi (cicatrizzazione dei tessuti). Hanno sintetizzato sei di queste molecole in laboratorio e poi ne hanno testate due nelle cellule; il più promettente è stato testato sui topi. I ricercatori hanno concluso che era potente contro la proteina e mostrava qualità simili a quelle dei farmaci. Tutto sommato, il processo ha richiesto solo 46 giorni. La ricerca è stata pubblicata in Biotecnologie della natura questa settimana.

Il metodo: Il sistema esamina ricerche e brevetti precedenti per molecole note per funzionare contro il bersaglio del farmaco, dando la priorità a nuove strutture che potrebbero essere sintetizzate in laboratorio. È simile a ciò che un chimico umano potrebbe fare per cercare nuove terapie, solo molto più velocemente.

Contesto: Portare un nuovo farmaco sul mercato è estremamente costoso e richiede tempo: possono volerci 10 anni e costare fino a 2,6 miliardi di dollari, con la stragrande maggioranza dei candidati che falliscono nella fase di test, secondo il Tufts Center for the Study of Drug Development . Non c'è da stupirsi, quindi, che ci sia così tanto lavoro in corso sull'utilizzo dell'IA per accelerare il processo. DeepMind è tra le aziende che esplorano la ricerca farmaceutica come una potenziale strada per i suoi algoritmi.

Una parola di cautela: Sebbene la ricerca sembri promettente, è ancora una prova di concetto. Siamo molto lontani dalla creazione di farmaci progettati dall'IA, per non parlare della vendita ai pazienti. Abbiamo esplorato il problema in questo articolo del nostro numero TR10 all'inizio di quest'anno.

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