L’intelligenza artificiale per predire le interazioni tra più farmaci
Un team di scienziati dell’MIT del Brigham and Women’s Hospital di Boston e della Duke University (Durham, Stati Uniti) è riuscito a predire le interazioni che potrebbero influire sull’efficacia dei medicinali usando un modello di intelligenza artificiale appositamente creato.
Secondo quanto spiegato dagli studiosi, ogni farmaco assunto per bocca deve passare attraverso il rivestimento del tratto digerente, e lo fa attraverso diversi trasportatori: proteine della membrana cellulare che si legano a quella molecola e la “traghettano” dalla parte opposta.
Quando due farmaci si affidano allo stesso trasportatore possono interferire l’uno con l’altro modificando i reciproci effetti e non andrebbero prescritti o assunti insieme.
“Ci sono più strade che i farmaci possono prendere attraverso i tessuti, ma noi non sappiamo quale scelgono. Possiamo chiudere le strade separatamente per capire, se sbarriamo questa via, il farmaco riesce a passare comunque? Se la risposta è sì, allora sta usando una strada diversa” spiega Giovanni Traverso, che ha coordinato la ricerca.
Il sistema di IA, messo a punto dai ricercatori, ha imparato a prevedere quali farmaci avrebbero interagito con i diversi trasportatori, basandosi sulle somiglianze tra le strutture chimiche delle loro molecole. Quindi, usando il modello, il team ha analizzato 28 farmaci di uso comune e 1.595 farmaci sperimentali, individuando quasi 2 milioni di potenziali interazioni.
Per esempio, un comune antibiotico usato anche contro le infezioni delle vie urinarie, la doxiciclina, può interagire con un comune anticoagulante, la warfarina, facendone aumentare i livelli nel sangue. L’assorbimento della doxiciclina è a sua volta modificato dalla digossina, usata nel trattamento dei disturbi cardiaci, dal levetiracetam, impiegato contro l’epilessia, e dal tacrolimus, un immunosoppressore.
