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Creare nuovi farmaci in modo più veloce e mirato, anche per malattie rare o complesse. Un team di ricerca internazionale, delle Università di Pisa e di Bonn ha sviluppato un innovativo approccio per generare nuove molecole chimiche grazie all’intelligenza artificiale.
Al centro dello studio pubblicato sull’European Journal of Medicinal Chemistry ci sono i cosiddetti “chemical language models”, modelli linguistici ispirati a quelli usati nei chatbot come ChatGPT, capaci di leggere e scrivere il linguaggio molecolare.
“L’obiettivo – racconta il professore Tiziano Tuccinardi del Dipartimento di Farmacia dell’Ateneo pisano – è quello di superare i limiti delle tecniche tradizionali nella progettazione di nuovi farmaci, generando in modo automatico molecole chimicamente corrette, strutturalmente originali e potenzialmente bioattive, a partire da frammenti”. Ricercatori e ricercatrici hanno addestrato tre modelli di IA per “tradurre” frammenti chimici (strutture centrali, gruppi sostituenti o combinazioni di entrambi) in nuove molecole a partire da enormi dataset di molecole bioattive.
“La ricerca rappresenta un salto qualitativo nell’uso dell’IA per la chimica e la farmacologia – continua Tuccinardi – aprendo la strada a una generazione automatica e intelligente di molecole, con impatti potenziali su sanitĂ , industria e ricerca. Non si tratta solo di accelerare i processi, ma di immaginare strutture molecolari che la mente umana difficilmente può concepire”. “In linea con i principi di scienza aperta – conclude Tuccinardi – il codice sorgente e i dataset utilizzati nello studio sono stati resi pubblicamente disponibili, a beneficio della comunitĂ scientifica. Ma soprattutto, il progetto segna un traguardo importante: da oggi, anche all’UniversitĂ di Pisa, è possibile generare automaticamente nuove molecole bioattive, un passo concreto verso una progettazione molecolare piĂą rapida, innovativa e accessibile”. Ha collaborato alla ricerca Lisa Piazza, iscritta al Dottorato in Scienza del Farmaco e delle Sostanze Bioattive dell’UniversitĂ di Pisa e componente del gruppo di Chimica Computazionale del professore Tuccinardi.
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