L’AI sta riscrivendo le regole dell’oncologia per i target “impossibili”

Un articolo publicato su Nature Biotechnology propone un cambio di paradigma: una nuova tassonomia dei bersagli da aggredire e più dati aperti

Per decenni, la ricerca contro il cancro ha dovuto fare i conti con un ostacolo insormontabile: una vasta categoria di bersagli tumorali considerati “inattaccabili” dai farmaci esistenti fino a quel momento. Grazie agli ultimi progressi dell’intelligenza artificiale (AI), questa barriera si sta iniziando a sgretolare. La sua capacità di prevedere strutture proteiche, analizzare sistemi biologici complessi e guidare la progettazione di nuove molecole non ha infatti precedenti. Un recente lavoro pubblicato sulla prestigiosa rivista Nature Biotechnology, descrive come l’integrazione tra l’AI e le nuove modalità terapeutiche stia aprendo la strada a un’era di profonda trasformazione.

Continua su Osservatorio terapie avanzate

I primi virus al mondo progettati dall’intelligenza artificiale 

Il 17 settembre scorso è stato pubblicato sul sito web bioRxiv (che significa che ancora non è stato sottoposto ad alcuna revisione scientifica fra pari) uno studio che deve far discutere: i primi virus progettati dall’intelligenza artificiale (IA), capaci di individuare ed eliminare ceppi di Escherichia coli.
Lo studio è firmato da Hie, King e collaboratori dell’Università di Stanford, e dimostra il potenziale dell’AI nel selezionare e progettare in tempi impensabili nuovi strumenti biotecnologici per il trattamento delle infezioni batteriche.
“Strategie come questa potrebbero affiancare le terapie a base di fagi già esistenti e, un giorno, potenziare i farmaci mirati a qualsiasi patogeno”, ha dichiarato a Nature Brian Hie, biologo computazionale. “È la prima volta che sistemi di AI sono in grado di scrivere sequenze genomiche coerenti su scala completa” continua Hie.

Continua su Il Sole 24 Ore

L’intelligenza artificiale al servizio del reclutamento nei trial

Uno studio ha testato due diversi modelli di GPT per la selezione dei pazienti in un trial sui tumori della testa e del collo. I risultati sono buoni ma ci sono ancora dei nodi da sciogliere

La selezione dei pazienti per l’arruolamento negli studi clinici è un passaggio cruciale, ma anche uno dei più onerosi: richiede tempo, personale specializzato e un’analisi dettagliata delle cartelle cliniche. Secondo una ricerca statunitense del 2022, fino al 20% delle sperimentazioni affiliate al National Cancer Institute (NCI) fallisce a causa del basso numero di partecipanti. Questo non solo aumenta i costi e ritarda i risultati, ma compromette anche l’affidabilità dei nuovi trattamenti. Un nuovo studio, pubblicato a luglio sulla rivista accademica Machine Learning, ha mostrato che ChatGPT può accelerare lo screening dei pazienti per le sperimentazioni cliniche.

Continua su OTA

Ether0, il nuovo modello open source di IA per la ricerca chimica (e perché monitorare FutureHouse) 

C’è una startup californiana che va tenuta sicuramente d’occhio. Si chiama FutureHouse, ed è stata fondata nel 2023 come organizzazione non profit e sostenuta da Eric Schmidt, ex CEO di Google, FutureHouse con una missione ambiziosa: creare un vero e proprio “scienziato artificiale”, in grado di gestire l’intero ciclo della ricerca scientifica — dalla formulazione delle ipotesi alla scrittura degli articoli.

Continua su Il Sole 24 Ore