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Illustrazione di Campbell Medical Illustration
spedale fornisce dati sufficienti per il machine learning – afferma
- spesso però siamo in grado di generare gli stessi dati in vitro e di
fornirli al sistema».
Questo tipo di approccio potrebbe portare alla creazione di un
circolo virtuoso nella scoperta dei farmaci, in cui l’IA avrà il ruolo
di far luce sulle aree in cui i ricercatori dovranno concentrarsi per
identificare bersagli e farmaci. Inoltre le ricerche risultanti forni-
scono insiemi di dati più ampi e più rilevanti, capaci di indirizzare
i programmi verso percorsi di ricerca più proficui. «Non crediamo
tanto nell’intelligenza artificiale, quanto nella collaborazione tra es-
seri umani e intelligenza artificiale», afferma Kenkare-Mitra. Q
David H. Freedman lavora da oltre trent’anni come giornalista nel settore
scientifico, aziendale e tecnologico.
quanto la pubblicità possa essere dannosa, Kurji sostiene di sape-
re che cosa possa dare un grande slancio al settore della ricerca
farmacologica basata su IA: informazioni di maggiore qualità con
cui alimentare i vari programmi. «Facciamo affidamento su tre co-
se principali: dati, dati e ancora dati», afferma. Un punto di vista
condiviso da Enoch Huang, vice presidente per la scienza delle
medicine per Pfizer, secondo il quale avere l’algoritmo giusto non
è il fattore più importante.
La necessità di alimentare i programmi di intelligenza artificia-
le con grandi volumi di dati pertinenti inizia a modificare il vol-
to della scienza, via via che i ricercatori effettuano esperimenti
orientati alla produzione di dati rilevanti per l’intelligenza artifi-
ciale. Kenkare-Mitra di Genentech osserva come questo sia già av-
venuto nella ricerca di farmaci immunoterapici. «Non sempre l’o-
COME AIUTA L’IA
Proteina di
interesse come
possibile bersaglio
farmacologico
Possibile
composto
Velocizzare la ricerca di nuovi farmaci
Il processo di scoperta dei farmaci inizia con
l’identificazione di una proteina bersaglio coin-
volta in una malattia. L’obiettivo è trovare un
composto che si leghi alla proteina per inter-
rompere il decorso della malattia. Dopo aver
acquisito le informazioni su un bersaglio, il pro-
gramma di intelligenza artificiale di Exscientia
è in grado di prevedere quali composti han-
no maggiori probabilità di legarsi alla proteina,
e quali test potrebbero ridurre ulteriormente il
numero di composti per passare alle fasi di ve-
rifica successive.
Le informazioni su
una proteina bersaglio
sono inserite
in una banca dati
di interazioni
O^1
I composti
incompatibili
e potenzialmente
tossici sono
eliminati
O^2
Il programma
segnala i composti
promettenti
e i test da effettuare
O^3
Il nuovo bersaglio e i risultati
dei test del composto
sono inseriti di nuovo
nel programma
O^4
Il processo si ripete fino
a ottenere un elenco breve
di composti da testare
O^5
