AI & ROBOTICA

Machine Learning vs Superbugs

Gli antibiotici, la nostra arma contro le infezioni batteriche, hanno un problema: con l’uso, i microbi si evolvono e diventano resistenti. Questo è un grande problema di salute pubblica: si stima che nel 2050 10.000.000 di persone all’anno potrebbero morire per infezioni da batteri multiresistenti.

Metodi di IA sono stati usati con successo, a partire dal 2014, per fare data-mining di dati genomici e metabolomici che riguardano i peptidi sintetizzati dai ribosomi. Questi costituiscono un’importante fonte di molecole bioattive, con grande potenziale in ambito farmacologico.

Ma c’è una grande novità in questo studio rispetto ai precedenti, riporta un commento apparso su Nature: se prima ci si era concentrati sul controllare automaticamente enormi database per identificare classi di molecole con una potenziale attività biologica, da oggi lo scopo è cercare molecole con una particolare attività. Addirittura gli autori sostengono che la loro metodica possa essere impiegata in altri rami della farmacologia o addirittura per disegnare farmaci da zero.

Questo approccio di apprendimento automatico (machine learning) ha permesso di individuare nuovi potenti classi di antibiotici analizzando un pool di oltre 100 milioni di molecole.

Nella fattispecie, queste ricerche intanto hanno portato ad un nuovo antibiotico: l’Halicina, così chiamata in onore del supercomputer HAL-9000 di kubrikiana memoria. Dai primi risultati su modelli animali, questa molecola sembra attiva contro ceppi batterici considerati ad oggi non trattabili, come C. difficile e A. baumanii.

Questa è la prima volta che l’intelligenza artificiale identifica da zero nuovi tipi di antibiotici, senza fare affidamento su precedenti assunti umani. Secondo gli autori “This study puts it all together and demonstrates what it can do” (questo lavoro mette insieme tutti i mattoncini metodologici e dimostra cosa si può fare) e “As a result, the model can learn new patterns unknown to human experts” (come risultato, il modello riesce a scovare nuovi pattern ancora sconosciuti a ogni esperto umano).

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