Intelligenza Artificiale: una nuova arma nella lotta contro l’Alzheimer

L’intelligenza artificiale (AI) sta aprendo la strada alla soluzione di problemi complessi fino a ora irrisolti, rivoluzionando numerosi settori, e la medicina non fa eccezione. Uno degli ambiti dove l’AI sta dimostrando il suo potenziale è nella ricerca di trattamenti per l’Alzheimer, una malattia neurodegenerativa che affligge milioni di persone nel mondo, privandole progressivamente delle loro capacita’ cognitive e alla fine della loro stessa identita’. Attualmente in Italia non esistono trattamenti in grado di modificare il corso della malattia, e il processo di scoperta di nuovi farmaci è lungo, costoso e molto travagliato.
Ora questa situazione sta cambiando. La svolta e’ arrivata proprio con l’uso del machine learning, una branca dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere da dati complessi superando le capacita’ analitiche umane. Questa tecnologia sta accelerando drasticamente il processo di scoperta di farmaci, riducendo i costi e aumentando le probabilità di successo.
In Italia, quasi un milione di persone sono affette dall’Alzheimer, con un impatto enorme sui pazienti e le loro famiglie, e un costo sociale di decine di miliardi di euro all’anno. Oltre ai noti sintomi di perdita di memoria e declino cognitivo, l’Alzheimer influenza anche le capacita’ motorie, il sonno e l’umore, riducendo drammaticamente la qualità della vita.
Per capire il potenziale dell’AI nella lotta contro l’Alzheimer, dobbiamo prima comprendere la natura della malattia. L’Alzheimer è causato dalla disfunzione di certe proteine, che perdono la loro forma funzionale e si aggregano in ammassi anomali chiamati placche amiloidi. Queste placche interferiscono con il funzionamento delle cellule nervose, portando al declino cognitivo. Una delle strategie per combattere l’Alzheimer è l’identificazione di composti che possono inibire il processo di aggregazione delle proteine. Tuttavia, questo processo di scoperta è estremamente dispendioso in tempo e risorse, e la strada e’ stata segnata da molteplici fallimenti.
Il machine learning sta intervenendo in questo contesto offrendo un cambiamento di paradigma. Questo approccio permette di sostituire test sperimentali estremamente lunghi e costosi con analisi computazionali rapide e accurate. Sono stati cosi’ identificati composti in grado di colpire regioni specifiche sulla superficie degli aggregati, responsabili della loro proliferazione. Questi composti risultano essere estremamente potenti e molto più economici da sviluppare rispetto ai precedenti. Questo significa anche che e’ possibile lavorare in parallelo su più programmi di scoperta di farmaci, velocizzando i processi di scoperta.
Anche in Italia diversi istituti di ricerca e compagnie farmaceutiche stanno investendo nella combinazione di intelligenza artificiale e medicina per affrontare l’Alzheimer. Sara’ pero’ importante impegnarsi sempre piu’ a utilizzare queste tecnologie per contribuire a trovare soluzioni efficaci e sostenibili. La battaglia contro l’Alzheimer offre l’opportunita’ di promuovere lo sviluppo sia di processi innovativi maggiormente competitivi che di strutture che trascendano le divisioni tradizionali nei mondi accademici e industriali.
Questa ricerca segna un passo significativo verso la traduzione della ricerca accademica in programmi clinici concreti. Programmi di ricerca interdisciplinari e collaborativi giocheranno un ruolo chiave, come anche la maggiore integrazione di iniziative pubbliche e private, con investimenti commensurati al potenziale impatto sociale ed economico di questo tipo di ricerca medica. La creazione di un ecosistema di ricerca scientifica e innovazione tecnologica promette di trasformare radicalmente la lotta contro le malattie neurdegenerative, migliorando la qualità della vita e offrendo nuove speranze ai pazienti di tutto il mondo.

*Director, Chemistry of Health Laboratory
Co-Director, Centre for Misfolding Diseases
Deputy Director, Molecular Production and Characterisation Centre
Yusuf Hamied Department of Chemistry
University of Cambridge