Accelerare la lotta contro il Covid i ricercatori convalidano gli antivirali generati dall’Intelligenza Artificiale, aprendo la strada a un rapido sviluppo di farmaci nelle future crisi.
I ricercatori convalidano gli antivirali generati dall'Intelligenza Artificiale, accelerando la lotta contro il Covid e aprendo la strada a futuri sviluppi di farmaci.
Uno studio recente condotto da ricercatori di IBM e dell’Università di Oxford ha rivelato una svolta nello sviluppo di farmaci antivirali. I ricercatori hanno utilizzato l’intelligenza artificiale generativa (AI) per progettare nuove molecole che hanno il potenziale per bloccare il virus SARS-CoV-2, che causa il Covid-19. Questo approccio si è dimostrato efficace, poiché il team ha identificato quattro potenziali antivirali per il Covid-19 in una frazione del tempo necessario utilizzando metodi tradizionali. Lo studio, pubblicato su Science Advances, dimostra il potere dell’AI generativa nell’accelerare la ricerca di nuovi trattamenti durante periodi di crisi.
Il processo tradizionale di scoperta di farmaci è spesso lento e richiede molto tempo, fino a dieci anni o più. Tuttavia, la pandemia di Covid-19 ha reso necessario lo sviluppo rapido di nuovi trattamenti, portando a una collaborazione senza precedenti tra il mondo accademico e l’industria. Molti dei farmaci di successo sono stati riadattati da trattamenti esistenti. Tuttavia, poiché i virus mutano, l’efficacia di questi farmaci diminuisce nel tempo, evidenziando la necessità di nuove soluzioni antivirali.
L’AI generativa offre una soluzione potenziale consentendo la creazione di molecole completamente nuove in grado di mirare a diversi siti di una proteina virale. Il modello di AI, chiamato Generazione Controllata di Molecole (CogMol), è stato addestrato su un ampio dataset di molecole e delle loro proprietà di legame. Importante, non sono state fornite informazioni sulla struttura tridimensionale del virus SARS-CoV-2 o sulle molecole di legame conosciute. Ciò ha permesso al modello di generare nuove molecole basandosi esclusivamente sulle sequenze di amminoacidi delle proteine target.
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CogMol è riuscito con successo a generare una serie di 875.000 molecole candidate, che sono state poi ridotte utilizzando modelli predittivi e predizioni di retrosintesi. La selezione finale ha portato alla sintesi di otto composti nuovi, che sono stati testati ed analizzati per la loro efficacia nell’inibire le proteine bersaglio e neutralizzare il virus. Due dei composti hanno preso di mira la principale proteasi, mentre gli altri due hanno preso di mira non solo la proteina di picco, ma hanno anche dimostrato la capacità di neutralizzare tutte le principali varianti di Covid.
Anche se ulteriori ricerche e prove cliniche sono necessarie prima che queste molecole possano essere sviluppate in farmaci, lo studio fornisce prove promettenti che l’AI generativa possa rivoluzionare il campo della scoperta di farmaci. Offre un approccio più rapido e versatile per identificare potenziali antivirali e potrebbe essere fondamentale nel rispondere a future epidemie virali.
In conclusione, lo studio dimostra il potenziale dell’AI generativa nella scoperta e progettazione di farmaci antivirali. Sfruttando modelli di AI come CogMol, i ricercatori sono stati in grado di identificare molecole promettenti per il trattamento del Covid-19 in una frazione del tempo rispetto ai metodi tradizionali. Questa svolta apre nuove vie nello sviluppo di farmaci, specialmente di fronte a virus in evoluzione e future pandemie.
