Internazionale - 28.02.2020

Scienza

I

mmaginate di essere cacciatori di fos-

sili e di accorgervi, dopo mesi passati

a dissotterrare ossa, che avete trovato

frammenti di un dinosauro già sco-

perto. È quello che sta succedendo con la

ricerca dei nuovi antibiotici. I cacciatori si

limitano a riscoprire gli stessi tipi.

Eppure, considerando il rapido aumen-

to della resistenza ai farmaci di molti agenti

patogeni, ce n’è un disperato bisogno. Nel

giro di poco tempo graffi e ferite potrebbero

diventare davvero pericolosi. E invece negli

ultimi tempi sul mercato sono comparse

solo alcune varianti di vecchi antibiotici.

Oggi però la rivoluzione dell’intelligen-

za artificiale offre nuove speranze. In uno

studio pubblicato sulla rivista Cell, un’équi-

pe di scienziati del Massachusetts institute

of technology e dell’università di Harvard

ha usato il cosiddetto apprendimento pro-

fondo (deep learning) per cercare di scoprire

nuovi antibiotici.

I metodi tradizionali, che cercano nelle

piante e nel suolo, non funzionano più, e il

problema è aggravato da ostacoli sociali ed

economici. Gli scienziati hanno quindi co-

minciato a setacciare il dna dei batteri in

cerca di geni che producano antibiotici. Al-

tri li cercano in luoghi esotici come il naso

umano. I farmaci scoperti con sistemi non

convenzionali hanno però difficoltà ad arri-

vare sul mercato. Quelli efficaci in provetta

potrebbero non funzionare nel nostro cor-

po, perché non sono assorbiti bene o hanno

effetti collaterali. Inoltre, è difficile produrli

in grandi quantità.

Apprendimento profondo

Ed è qui che entra in gioco l’apprendimen-

to profondo. Gli algoritmi imitano il fun-

zionamento dei neuroni nel nostro cervello

cercando strutture ricorrenti nei dati. Un

singolo neurone artificiale è in grado d’in-

dividuare strutture semplici come linee o

cerchi, ma migliaia di neuroni artificiali

possono svolgere compiti complessi, come

riconoscere gatti in un video o scovare tu-

mori nelle biopsie. Questi sviluppi hanno

spinto i ricercatori a usare l’intelligenza

artificiale per cercare nuovi farmaci.

L’équipe statunitense ha optato per un

nuovo tipo di apprendimento profondo

chiamato graph neural networks. Nel 2010,

l’età della pietra dell’intelligenza artificia-

le, i modelli per scoprire i farmaci erano

basati sulle descrizioni testuali delle so-

stanze chimiche (un po’ come descrivere

un volto umano usando le espressioni “oc-

chi scuri” e “naso lungo”). I descrittori te-

stuali sono utili, ma non bastano. Il nuovo

metodo descrive le sostanze chimiche co-

me una rete di atomi, fornendo all’algorit-

mo un quadro più completo.

Da solo, però, l’apprendimento profon-

do non è in grado di scoprire antibiotici: va

abbinato a una profonda conoscenza biolo-

gica delle infezioni. Così, dopo aver adde-

strato l’algoritmo fornendo esempi di far-

maci più o meno efficaci, l’équipe gli ha

chiesto di trovare antibiotici potenzial-

mente efficaci e sicuri in milioni di sostan-

ze chimiche.

A differenza di noi umani l’intelligenza

artificiale non ha pregiudizi, soprattutto

sull’aspetto che dovrebbe avere un antibio-

tico. Dalla ricerca è quindi emersa una mi-

niera d’oro di potenziali candidati, molto

diversi da quelli esistenti. Uno dei più pro-

mettenti è l’Halicin, allo studio come anti-

diabetico. A sorpresa il farmaco è risultato

efficace non solo contro l’Escherichia coli, il

batterio con cui l’algoritmo era stato adde-

strato, ma anche contro agenti patogeni più

aggressivi, tra cui quelli responsabili della

tubercolosi e delle infiammazioni del co-

lon, e soprattutto contro l’Acinetobacter

baumannii, il batterio resistente ai farmaci

in vetta alla classifica degli agenti patogeni

letali stilata dai Centri statunitensi per la

prevenzione e il controllo delle malattie.

Purtroppo, essendo così potente, l’Hali-

cin potrebbe anche distruggere i batteri in-

nocui presenti nel nostro corpo e avere ef-

fetti negativi sul metabolismo, forse trascu-

rabili di fronte alla prospettiva di salvare

vite umane. Tuttavia se anche superasse

tutti gli ostacoli e arrivasse sul mercato,

l’Halicin dovrà battere un nemico inesora-

bile: la resistenza. Nel novecento abbiamo

attaccato con moltissimi farmaci gli agenti

patogeni, che con il tempo hanno sviluppa-

to resistenza. Probabilmente prima o poi

c’imbatteremo in un’infezione resistente

all’Halicin, ma la speranza è che grazie

all’apprendimento profondo saremo in gra-

do di reagire rapidamente con un nuovo

antibiotico. u sdf

L’intelligenza artificiale

a caccia di antibiotici

Un algoritmo sviluppato da

un’équipe statunitense ha

individuato alcuni farmaci

potenzialmente efficaci contro

i batteri più pericolosi. Uno dei

più promettenti è l’Halicin

Sriram Chandrasekaran, The Conversation, Australia

CHIARA DATTOLA