Nell’ambito della drug discovery, lo sviluppo di nuovi antibiotici è un punto cruciale, vista la portata del fenomeno dell’antibiotico resistenza (Antimicrobial Resistance, AMR).
Nonostante l’urgenza, l’antibiotic-discovery, è stagnante per motivi prevalentemente economici. Strumenti di IA rappresentano un valido aiuto per tagliare tempi e costi di produzione, ma non senza limitazioni.
“Negli ultimi anni, gli approcci computazionali sono diventati sufficientemente robusti e abbastanza sofisticati per influenzare significativamente il modo in cui identifichiamo i farmaci” afferma Jonathan M Stokes, professore associato alla McMaster University in Canada. Ne è un esempio il suo lavoro, recentemente pubblicato sulla rivista Nature chemical biology, in cui ha utilizzato strumenti di intelligenza artificiale per identificare un antibiotico contro il batterio multiresistente Acinetobacter diffuso in molti ospedali.
Il consumo di medicinali non è mai stato così elevato. Secondo stime dell’IMS Institute for Healthcare Informatics, nel 2020 sono state somministrate 4500 miliardi di dosi a livello globale. Sebbene i benefici siano innegabili, non mancano gli effetti collaterali, tra i quali, oltre al fenomeno dell’antibioticoresistenza, rientra anche il problema del loro smaltimento.
“La resistenza agli antibiotici (Antimicrobial Resistance, AMR) è il fenomeno per il quale un microrganismo (batterio) diventa resistente all’attività di un antibiotico originariamente efficace per il trattamento di infezioni da esso causate. Purtroppo, l’uso eccessivo e non sempre appropriato di questi farmaci in ambito umano e veterinario ha contribuito alla rapida diffusione del fenomeno.” È quanto dichiara ad Agenda17 Monica Monaco, ricercatrice del Dipartimento Malattie Infettive dell’Istituto superiore di sanità.
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Iniziativa promossa dall’Università di Ferrara per le celebrazioni copernicane.
