L’intelligenza artificiale aiuta anche a trattare le malattie rare: il modello cerca i farmaci già approvati che hanno il potenziale per funzionare
Un modello di intelligenza artificiale (AI) è alla ricerca di farmaci già approvati che hanno il potenziale per funzionare, anche per le malattie rare per le quali non esiste ancora un trattamento. Rapporti TASR basati su un rapporto di Nature Medicine e MedicalXpress. In tutto il mondo esistono migliaia di malattie rare e non diagnosticate. Sebbene ognuna di esse colpisca singolarmente solo un numero ridotto di persone, tutte colpiscono collettivamente circa 300 milioni di persone in tutto il mondo, , incidendo così in modo significativo sulla società umana e sull’economia.
Negli Stati Uniti, tuttavia, solo il 5-7% di queste malattie ha un farmaco approvato dalla Food and Drug Administration (FDA). Molte malattie, quindi, non vengono trattate o vengono trattate in modo insufficiente. Lo sviluppo di nuovi farmaci è un processo difficile e lungo. Un nuovo strumento che utilizza l’intelligenza artificiale, chiamato TxGNN, potrebbe aiutare. I ricercatori hanno sviluppato questo strumento specificamente per identificare i farmaci con il potenziale di funzionare per le malattie rare e per le malattie senza trattamenti approvati.
Finora, il modello ha individuato quasi 8.000 nuovi farmaci (approvati dalla FDA o in fase di sperimentazione clinica) con il potenziale di trattare più di 17.000 malattie, molte delle quali non hanno ancora farmaci approvati. Allo stesso tempo, questo è il maggior numero di malattie che un singolo modello abilitato all’intelligenza artificiale può gestire fino ad oggi. Ma i ricercatori affermano che può essere utilizzato anche per più delle 17.000 malattie con cui ha lavorato inizialmente.
Lo strumento ha due funzioni principali – la prima identifica i potenziali farmaci e i loro effetti collaterali, la seconda giustifica la decisione. TxGNN ha un tasso di successo superiore di quasi il 50% nell’identificazione di farmaci potenzialmente adatti rispetto ad altri strumenti leader nella ricerca di nuovi scopi farmacologici. Inoltre, ha ottenuto un’accuratezza superiore del 35% nell’identificazione di potenziali contraddizioni.
“È proprio qui che vediamo il potenziale dell’IA: nella riduzione del carico globale delle malattie e nella ricerca di nuovi usi per i farmaci esistenti. È anche un modo più rapido ed economico di sviluppare nuove terapie piuttosto che crearle da zero”. afferma la responsabile dello studio Marinka Zitnikova, della Harvard Medical School.
Lo sviluppo è descritto in uno studio condotto da un team di scienziati della Harvard Medical School e pubblicato il 25 settembre sulla rivista scientifica Nature Medicine. Gli autori hanno reso lo strumento disponibile gratuitamente e incoraggiano i medici che conducono studi clinici e altri ricercatori a utilizzarlo attivamente, soprattutto nella ricerca di trattamenti per malattie in cui non è ancora presente.
