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Creato con l’intelligenza artificiale un algoritmo che identifica farmaci esistenti da utilizzare in una possibile futura epidemia

Un algoritmo creato dall’intelligenza artificiale, in grado di identificare quali fra i farmaci esistenti possano rappresentare uno strumento valido per combattere future pandemie. A metterlo a punto un team di ricercatori dislocati in tutto il mondo, che riportano i risultati del loro lavoro sulla rivista del gruppo Cell Press Heliyon, presentandolo come una possibilità concreta di rispondere più rapidamente alle crisi di salute pubblica. Gli studiosi fanno parte di RxCovea, un gruppo multidisciplinare di immunologi, biologi, chimici, data scientist, genetisti e matematici che cerca di sviluppare strategie innovative per affrontare questo tipo di emergenze.

Covid-19 ha rappresentato una sfida difficilissima per i sistemi sanitari di tutto il mondo negli ultimi tre anni, anche se i vaccini e le misure di contenimento ne hanno, nel tempo, ridotto la gravità. Tuttavia, Sars-CoV-2 continua a diffondersi e a mietere vittime. Ciò è dovuto, in parte, alla sua capacità di diversificarsi rapidamente all’interno delle cellule bersaglio, nei percorsi di risposta immunitaria e nelle modalità di trasmissione. Queste caratteristiche rendono gli approcci tradizionali alla progettazione di vaccini e farmaci meno efficaci rispetto al passato, soprattutto quando il virus provoca co-infezioni con altri agenti patogeni, come virus respiratorio sinciziale e influenza.

Avendo compreso che gli attuali metodi di lotta ai virus fanno sì che si debba ancora oggi ‘inseguirlo’ e non anticiparlo, un team di scienziati del Feinstein Institutes for Medical Research di New York, della Red Cross Blood Bank Foundation Curaçao del Curaçao Biomedical Health and Research Institute, del Centro medico universitario di Groningen in Olanda e del Dipartimento di medicina clinica e sperimentale dell'Università di Catania, hanno concepito un approccio volto a colmare questo gap nelle future pandemie: riutilizzare velocemente i farmaci esistenti per combattere i nuovi agenti virali.

"Le strategie di drug repurposing, o riproposizione di medicinali già esistenti contro altre forme di malattia per cui sono indicati, o anche contro altre patologie, rappresentano un approccio efficace per avere a disposizione rapidamente potenziali trattamenti", evidenzia Bud Mishra, professore al Courant Institute of Mathematical Sciences della New York University, fra gli autori del documento. "Identificare e selezionare in anticipo i migliori candidati, prima di costosi e laboriosi esperimenti in vitro e in vivo e successivi studi clinici, potrebbe migliorare significativamente lo sviluppo di farmaci specifici per la malattia che stiamo bersagliando".

Per raggiungere questo obiettivo, gli esperti hanno sviluppato uno strumento di biologia dei sistemi, il PHENotype SIMulator (PHENSIM). PHENSIM ha simulato, per esempio, l'infezione tessuto-specifica delle cellule ospiti di SARS-CoV-2 ed eseguito, attraverso una serie di esperimenti al computer o in silico, test per identificare i farmaci che potrebbero essere candidati per il riutilizzo. L'algoritmo misra, prendendo in considerazione cellule, linee cellulari e tessuti selezionati in una serie di contesti, gli effetti dei medicinali studiati. Il team ha confermato la validità di questo strumento confrontando i risultati con studi in vitro pubblicati di recente, dimostrando il potenziale potere di PHENSIM nel dare vita a un'efficace azione di riproposizione di farmaci.

"Non abbiamo avuto un magic bullet, un proiettile magico, per sconfiggere Covid-19: la pandemia ci ha portati sulle montagne russe della salute pubblica, con morti e devastazione", spiega Naomi Maria, immunologa del Courant Institute of Mathematical Sciences della New York University, e autore principale dell’articolo. "Tuttavia, utilizzando questo strumento di intelligenza artificiale, insieme a dati in vitro e ad altre risorse, siamo stati in grado di creare un modello dell'infezione da SARS-CoV-2 e identificare diversi farmaci COVID-19 attualmente disponibili come potenzialmente efficaci nella lotta contro il prossimo focolaio, e potremo sfruttare questa risorsa anche nel caso di una nuova, prossima pandemia”, assicura.

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