Nello sviluppo di farmaci, vengono spesso utilizzati metodi sperimentali per determinare le strutture 3D delle proteine bersaglio e comprendere come le molecole si legano ad esse. Le informazioni sono necessarie per essere in grado di produrre e progettare molecole di farmaci in modo efficiente. Tuttavia, il processo di identificazione delle strutture può essere difficile, il che significa che questa strategia non può sempre essere utilizzata.
Grazie allo sviluppo di metodi di intelligenza artificiale, ora è possibile prevedere la struttura delle proteine con maggiore precisione che mai.
In uno studio, i ricercatori dell’Università di Uppsala hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per creare un modello di una struttura 3D sconosciuta del futuro. In questo caso si tratta del recettore TAAR1, un’interessante proteina bersaglio per lo sviluppo di farmaci contro le malattie mentali. Le molecole farmacologiche che attivano TAAR1 hanno mostrato risultati promettenti nel trattamento della schizofrenia e della depressione.
Precisione sorprendentemente elevata con l'intelligenza artificiale
Utilizzando calcoli sui supercomputer, i ricercatori hanno poi cercato nelle librerie chimiche contenenti diversi milioni di molecole per trovare quelle che meglio si adattavano al modello. Le molecole che avrebbero dovuto legarsi al recettore sono state poi testate in esperimenti condotti da colleghi ricercatori del Karolinska Institutet. Un numero inaspettatamente elevato di molecole ha attivato TAAR1 e una delle molecole più potenti ha mostrato effetti promettenti anche negli esperimenti sugli animali.
Nella fase finale dello studio, le strutture sperimentali per TAAR1 sono diventate improvvisamente disponibili e i ricercatori hanno potuto confrontarle con modelli di intelligenza artificiale.
– Le strutture create utilizzando l'intelligenza artificiale hanno una precisione sorprendentemente elevata – difficilmente pensavo fosse vero. I risultati mostrano anche che la modellazione mediante l’intelligenza artificiale è molto migliore rispetto ai metodi tradizionali. “Ora possiamo utilizzare la stessa strategia con i recettori con cui prima potevamo solo sognare di lavorare”, afferma Jens Karlsson, che ha guidato la parte dello studio dell'Università di Uppsala.
Questo studio è stato finanziato, tra gli altri, dalla Fondazione Knut e Alice Wallenberg
Marta Grosshulth
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