Nuovi studi, ricerche, esperimenti e modelli basati sugli algoritmi promettono di accelerare drasticamente il processo di individuazione dei possibili candidati farmaci
I social network rappresentano l’emblema di come gli algoritmi possono tracciare la mappa dei contatti di ogni utente selezionando quali potrebbero essere i migliori da suggerire in base alle proprie abitudini, all’intreccio dei rapporti degli utenti, al lavoro che svolgono, alle idee che professano, etc. Questa selezione viene effettuata grazie agli algoritmi di intelligenza artificiale (IA) che orientano questi suggerimenti utilizzando un tipo di tecnologia nota come Graph Neural Network, basata su grafi.
Di cosa si tratta
I grafi sono strutture matematiche composte da nodi e dai collegamenti (noti anche come “edge”) che li collegano. Attraverso questi algoritmi vengono raccolte informazioni dall’ambiente circostante di ciascun nodo, ovvero le nostre connessioni dirette legate al profilo social dell’utente. Queste informazioni vengono poi aggregate e integrate nel nodo originale. Dopo questo processo, ogni profilo riflette sia i propri dati che quelli della sua rete immediata. Quando aggreghiamo le informazioni dei nostri vicini, questi a loro volta avranno già aggregato le informazioni dei loro vicini e via discorrendo.
Il ruolo delle reti
In queste reti svolgono un ruolo nevralgico non solo le nostre informazioni personali ma anche quelle relative a persone con cui ci siamo connessi e con chi si sono connessi i nostri contatti. Pertanto ciò che si può concludere è che l’algoritmo è in grado di ricavare informazioni sia dalle nostre connessioni personali che dai contenuti che vengono contrassegnati come preferiti o con cui abbiamo interagito. Le attività legate ai “Mi piace” a post che piacciono anche ad altri parenti o amici consentono all’algoritmo di rilevare che non solo quelle presone condividono interessi simili, ma che potrebbero anche connettersi tra loro direttamente, proprio per il fatto di avere interessi in comune.
Algoritmi dei social media in biomedicina
Gli algoritmi che funzionano in questo modo possono anche aiutare la scienza a trovare nuovi utilizzi per i farmaci già esistenti. Sappiamo infatti che sviluppare un farmaco da zero è estremamente costoso e richiede molto tempo. Il riutilizzo dei farmaci, invece, è diventato sempre più comune negli ultimi decenni. Per curare una malattia gli scienziati si concentrano sul targeting delle proteine responsabili della malattia. L’esistenza di database pubblici e ben documentati che contengono informazioni sulle proteine bersaglio di ciascun farmaco è fondamentale per poter capire se un farmaco può essere impiegato anche per un uso diverso.
DrugBank, ad esempio, è un database che negli ultimi anni è passato da 841 farmaci approvati a 2.751 nel suo ultimo aggiornamento del 2024. Attraverso algoritmi è database è possibile creare una rete di grafici in cui i nodi sono farmaci e proteine e i collegamenti sono le interazioni tra loro, come registrate nei database. Si tratta degli stessi algoritmi utilizzati nei social media e sono in grado di indicarci la probabilità di un’interazione farmaco-proteina che in precedenza non era presente nel database, Una volta ottenuti questi dati, le interazioni vengono convalidate in laboratorio, consentendo quindi di ridurre i tempi e i costi per individuare nuovi farmaci per curare determinate patologie.
Di recente è nato un nuovo database denominato GeNNius, elaborato presso il laboratorio di Biologia Computazionale e Genomica Traslazionale dell’Università di Navarra, che si basa su una rete che interconnette farmaci e proteine. La sua implementazione ha già migliorato i modelli esistenti, soprattutto in termini di tempo di esecuzione. In pratica è sufficiente un solo minuto per valutare circa 23.000 interazioni. Si tratta di un modello promettente, che dovrà essere affinato per diventare sempre più attendibile, ma è proprio attraverso l’implementazione di questi modelli che si gioca la sfida per combattere e annientare definitivamente malattie finora considerate incurabili.
Coltivo da anni la passione per la scrittura e per i social network. La ricerca della verità, purchè animata da onestà intellettuale, è una delle mie sfide. Scrivo da diversi anni per importanti siti di informazione che mi danno l'opportunità di dare sfogo alla mia passione innata per il giornalismo.
