INTELLIGENZA ARTIFICIALE E DISTURBO DA USO DA OPPIACEI

le nuove prospettive offerte dalla ricerca

Usare gli strumenti computazionali può rendere il processo più efficiente, ma possono occorrere mesi per vagliare milioni di componenti chimici.

data di pubblicazione:

16 Marzo 2023

Leslie Salas Estrada, ricercatrice presso il laboratorio di Marta Filizola, alla Icahn School of Medicine at Mount Sinai, sta dirigendo uno studio pre-clinico che utilizza le risorse dell’intelligenza artificiale (AI) al fine di individuare le sostanze che inibiscono i ricettori kappa-oppiacei. Tale scoperta offrirebbe nuove prospettive per la cura della dipendenza da oppiacei, poiché precedenti studi hanno mostrato che i ricettori kappa-oppiacei svolgono una funzione fondamentale nei meccanismi di mediazione della ricompensa cerebrale. Spiega Salas Estrada: “Se sei dipendente e stai provando a smettere, a un certo punto avrai a che fare con i sintomi dell’astinenza, che possono essere molto duri da superare. Dopo una lunga esposizione agli oppiacei, il tuo cervello è ricablato per avere bisogno di altre sostanze. Il blocco dell’attività del ricettore kappa degli oppiacei è stato mostrato in modelli animali, per ridurre questa necessità di usare sostanze nel periodo d’astinenza“. Tuttavia, scoprire sostanze che possano bloccare l’attività di una proteina, come il ricettore kappa degli oppiacei, può rappresentare un lungo e costoso processo.
Usare gli strumenti computazionali può rendere il processo più efficiente, ma possono occorrere mesi per vagliare milioni di componenti chimici. Al suo posto, Salas Estrada sta usando l’IA per ottimizzare il processo. Afferma Salas Estrada: “L’IA ha il vantaggio di essere capace di prendere grandi quantità di informazioni e di imparare a riconoscerne le strutture. Quindi, noi crediamo che il machine learning possa aiutarci a incrementare le informazioni che possono derivare dal largo database chimico per progettare da zero nuove sostanze. E in questo modo, possiamo potenzialmente ridurre il tempo e i costi associati con la scoperta di sostanze“. Usando le informazioni sul ricettore kappa-oppiacei e sulle sostanze conosciute, i ricercatori hanno addestrato un computer a generare composti che potrebbero bloccare, con un algoritmo di apprendimento del rinforzo, quelle proprietà favorevoli per la cura. Finora, il team ha identificato diversi composti che presentano promettenti proprietà e sta lavorando con dei collaboratori per sintetizzarli ed eventualmente testare la loro abilità per bloccare il ricettore kappa-oppiacei nelle celle, prima di testarli, a livello di sicurezza ed efficacia, nei modelli animali.

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