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Quando l’IA serve a creare nuovi farmaci

Lo farà grazie ad AlphaFold2, un “agente” software targato Isomorphic Labs, nuova startup di Alphabet nata da una costola di DeepMind

Quando l’IA serve a creare nuovi farmaci

Redazione Ansa

Di Alessio Jacona*

Prima gli scacchi, poi il gioco del Go e ora i farmaci. La corsa di DeepMind, azienda specializzata nello sviluppo di algoritmi fondata da Demis Hassabis e acquisita nel 2014 da Google (oggi Alphabet), sembra ormai inarrestabile: le sue tecnologie di intelligenza artificiale alimenteranno infatti anche una nuova startup “sorella”, chiamata Isomorphic Labs, che nasce con l’obiettivo di utilizzare l’IA per sviluppare nuove cure mediche e nuovi farmaci (anche contro Covid-19).

Lo farà utilizzando AlphaFold2, versione più avanzata di un “agente” software che esegue previsioni sulla struttura delle proteine: basato su un sistema di deep learning, esso riesce a prevedere la struttura 3D di una proteina direttamente dalla sua sequenza di amminoacidi.

La tecnologia aveva già fatto parlare di sé per la prima volta alla fine del 2020, quando la prima versione AlphaFold aveva vinto la competizione internazionale Casp (Critical Assessment of Protein Structure Prediction), dimostrando di poter prevedere la struttura delle proteine sulla base della sequenza di amminoacidi che le compongono.

È poi a metà di quest’anno che AlphaFold torna agli onori della cronaca per essere riuscito a prevedere la struttura 3D delle 20.000 proteine espresse dal genoma umano, oltre a quelle di altri 20 organismi (dal topo al parassita della malaria) cruciali per la ricerca. Un altro importante successo i cui risultati, pubblicati sulla rivista Nature, sono anche stati raccolti in un database che - grazie a una collaborazione con il Laboratorio Europeo di Biologia Molecolare (EMBL) - è stato reso liberamente accessibile agli scienziati di tutto il mondo.

Per dare un’idea del passo in avanti, basta pensare che di solito lo studio della struttura delle proteine avviene con tecniche come la cristallografia ai raggi X e la microscopia crioelettronica, richiede tempi molto lunghi (anche decenni) e spesso non va a buon fine. Il che spiega anche perché finora siano state risolte le strutture di appena 170.000 su oltre 200 milioni di proteine conosciute.

Insomma, sembra ieri quando nel 2016 il software AlphaGo (“antenato” di quell’AlphaFold2 su cui si baseranno le attività di della nuova startup Isomorphic Labs) letteralmente sbaragliava Lee Sedol, al tempo uno dei giocatori più forti del mondo nel gioco del Go, spingendo molti a interrogarsi sul futuro stesso dell'intelligenza umana. Oggi quello sgomento è superato, sostituito dalla consapevolezza che l’IA non servirà a sostituire gli esseri umani, bensì ad “aumentarne” le capacità, conducendoli verso nuovi successi scientifici.

"Riteniamo che usando metodi computazionali e di intelligenza artificiale possiamo aiutare gli scienziati a portare il loro lavoro ad un livello superiore, accelerando il processo di scoperta di nuovi farmaci", ha infatti affermato nella nota ufficiale Demis Hassabis, che oltre a DeepMind ora guiderà anche Isomorphic Labs, e che dovrà vedersela con la concorrenza di oltre 160 aziende impegnate nello stesso settore, tra cui la canadese Atomwise, la sudcoreana Standigm o la tedesca Genome Biologics.

Secondo un recente studio della National Center for Biotechnology Information statunitense, il prezzo per creare un nuovo farmaco è in media di 1,3 miliardi di dollari. Come spiega il report, allo stato attuale i ricercatori sintetizzano fisicamente ogni singolo componente per poi testarlo in laboratorio in condizioni simili a quelle umane. L'uso dell'IA consentirebbe test straordinariamente più veloci e sicuri nonché molto meno costosi.

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*Giornalista, esperto di innovazione e curatore dell’Osservatorio Intelligenza Artificiale ANSA.it

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