La promessa teorica dell’intelligenza artificiale in medicina si sta muovendo verso un test critico nel mondo reale. Isomorphic Labs, uno spin-off biotecnologico di Google DeepMind, ha annunciato che si sta preparando a trasferire i suoi candidati farmaci progettati dall’intelligenza artificiale negli studi clinici sull’uomo.
Questa transizione segna un momento cruciale nella biotecnologia: il passaggio dall’uso dell’intelligenza artificiale per semplicemente comprendere la biologia all’utilizzo per ingegnerizzare soluzioni mediche specifiche.
Il motore dietro la scoperta: AlphaFold e oltre
Per comprendere il significato di queste sperimentazioni, bisogna guardare alla tecnologia che le guida. Per decenni, la scoperta di farmaci è stata un processo di tentativi ed errori, spesso ostacolato dal “problema del ripiegamento delle proteine”. Le proteine, i cavalli da lavoro degli organismi viventi, sono costituite da catene di amminoacidi che si ripiegano in complesse forme 3D. La funzione di una proteina è determinata dalla sua forma, ma prevederne la forma è stata storicamente una sfida scientifica colossale.
Il panorama è cambiato con l’emergere di AlphaFold :
– AlphaFold 2: ha rivoluzionato il campo utilizzando il deep learning per prevedere le strutture proteiche con una precisione senza precedenti.
– AlphaFold 3: ha ampliato questa capacità modellando il modo in cui le proteine interagiscono con altre molecole vitali come DNA e RNA.
– IsoDDE: Motore proprietario di Isomorphic Labs, che secondo quanto riferito raddoppia la precisione di AlphaFold 3, consentendo una progettazione molecolare ancora più precisa.
“Bisogna vedere come una piccola molecola si legherà a un farmaco, con quanta forza e anche a cos’altro potrebbe legarsi”, ha spiegato Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind.
Perché le molecole progettate dall’intelligenza artificiale sono importanti
L’obiettivo dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale in questo contesto non è solo la velocità; è precisione. Lo sviluppo dei farmaci tradizionali spesso si scontra con gli “effetti fuori bersaglio”, in cui un farmaco interagisce con parti del corpo che non era destinato a toccare, provocando effetti collaterali.
Secondo il presidente di Isomorphic Labs Max Jaderberg, l’approccio dell’azienda offre due distinti vantaggi:
1. Maggiore potenza: poiché le molecole sono progettate con una profonda conoscenza della loro struttura, possono essere più efficaci.
2. Dosaggio più basso: Una maggiore potenza significa che i pazienti possono richiedere dosi più piccole, il che riduce significativamente il rischio di effetti collaterali.
Il percorso da percorrere: partenariati e pipeline
Sebbene la missione dell’azienda di “risolvere tutte le malattie” sia ambiziosa, Isomorphic Labs sostiene la sua visione con importanti capitali e alleanze strategiche.
- Collaborazioni strategiche: l’azienda ha collaborato con i giganti farmaceutici Eli Lilly e Novartis per integrare l’intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci.
- Pinofila interna: Isomorphic sta sviluppando i propri farmaci, con un focus specifico su oncologia (cancro) e immunologia.
- Sostegno finanziario: dopo aver raccolto 600 milioni di dollari nel suo round di finanziamento iniziale, l’azienda sta attualmente creando i team di sviluppo clinico necessari per gestire i test sull’uomo.
Sebbene la tempistica di questi studi sia leggermente spostata in ritardo rispetto alla proiezione iniziale del 2025 suggerita dalla leadership, il passaggio alla clinica rappresenta la convalida definitiva della biologia guidata dall’intelligenza artificiale.
Conclusione
I prossimi studi sull’uomo determineranno se l’intelligenza artificiale potrà andare oltre la previsione delle strutture biologiche per creare con successo farmaci sicuri e altamente mirati. In caso di successo, ciò potrebbe cambiare radicalmente il modo in cui affrontiamo malattie complesse come il cancro e le malattie autoimmuni.
