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Una AI scopre una terapia per il cancro al fegato in 30 giorni superando i colleghi umani

Una AI scopre una terapia per il cancro al fegato in 30 giorni superando i colleghi umani

Redazione RHC : 21 Febbraio 2023 07:10

In quello che avrebbe richiesto decenni agli scienziati umani, AlphaFold, un sistema di deep learning artificiale progettato specificamente per la ricerca medica, ha identificato un nuovo farmaco candidato per il cancro al fegato in soli 30 giorni.

Secondo le statistiche dell’Agenzia internazionale per la ricerca sul cancro (IARC), il cancro al fegato primario è il sesto tumore più comune riscontrato e il terzo più fatale al mondo.

Il sistema AlphaFold è stato sviluppato dalla società londinese di biotecnologia, ricerca e ingegneria DeepMind, acquistata nel 2014 da Alphabet, la società madre di Google .


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Secondo il sito web AlphaFold, il sistema AI è in grado di prevedere con elevata precisione modelli 3D di strutture proteiche trovate nel genoma umano. Tutti i confronti, che di solito hanno impiegato decenni per essere scoperti dai ricercatori, sono archiviati nel database AlphaFold.

Il 10 gennaio di quest’anno è stato pubblicato uno studio sulla rivista britannica Chemical Science, che descrive in dettaglio come, con l’aiuto di AlphaFold, gli scienziati sono stati in grado di avvicinarsi di più alla creazione di una cura efficace per il cancro al fegato.

“Ci sono voluti solo 30 giorni per scoprire il primo composto efficace. Questi dati sono stati poi utilizzati per generare, sintetizzare e testare i composti del secondo ciclo. Di conseguenza, è stata ottenuta una molecola ISM042-2-048 più potente con attività nanomolare. A nostra conoscenza, questo lavoro è il primo esempio segnalato che ha utilizzato con successo le strutture proteiche previste da AlphaFold per identificare i composti con le prestazioni più elevate nella scoperta precoce di farmaci”

afferma lo studio.

Secondo gli scienziati coinvolti nello studio, questa scoperta può essere considerata “una svolta sia nel campo dell’IA che della biologia strutturale”

Con “il potenziale per accelerare la ricerca in tutte le aree della biologia”.

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