Scoprire nuove cure: l'IA trasforma la gestione del dolore

Tempo di lettura: 2 minuti
Di Torio Alleghi
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Mani robotiche che analizzano strutture molecolari per la scoperta di farmaci.

RomeUn nuovo approccio all'intelligenza artificiale per combattere il dolore

Il dolore cronico colpisce molte persone e spesso è difficile da trattare a causa della mancanza di opzioni efficaci, specialmente quelle non oppioidi. Al Genome Center della Cleveland Clinic, i ricercatori collaborano con IBM per sfruttare l'intelligenza artificiale nel miglioramento della gestione del dolore. Stanno adottando metodi di deep learning per scoprire nuove biomolecole e riutilizzare farmaci esistenti in modi innovativi. Il loro obiettivo è sviluppare trattamenti per il dolore che siano non-additivi e non oppioidi.

Trovare nuovi farmaci per la gestione del dolore è complesso poiché questi farmaci devono interagire correttamente con le proteine del corpo. L'Intelligenza Artificiale può supportare questo processo analizzando rapidamente informazioni dettagliate sulle molecole, accelerando così la scoperta di questi farmaci. LISA-CPI è uno strumento di intelligenza artificiale progettato per prevedere come i composti si interagiranno con le proteine, rendendo il processo più veloce ed efficiente. Esso predice:

Titolo: Interazione di Molecole con Recettori del Dolore

  • Valutare se una molecola può legarsi a un recettore del dolore specifico.
  • Individuare la precisa zona del recettore dove avverrà il legame.
  • Determinare l'intensità di questo legame.
  • Capire se questa interazione attiva o disattiva gli effetti di segnalazione.

LISA-CPI ha già analizzato numerosi composti, comprese sostanze prodotte dai batteri intestinali e farmaci approvati dalla FDA, per individuare potenziali trattamenti per il dolore. Questa capacità di prevedere riduce la necessità di test, accelerando il passaggio dalla ricerca agli studi clinici.

La ricerca evidenzia l'uso innovativo dell'intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci, superando i metodi tradizionali. La metodologia del team propone un'alternativa agli oppiacei e apre nuove prospettive per il trattamento di condizioni legate ai GPCR, come l'Alzheimer. L'integrazione delle tecniche informatiche con la biochimica in questo campo rappresenta un passo avanti verso una medicina più precisa.

Questa tecnologia non solo allevia il dolore, ma può essere applicata a varie malattie. Lo sviluppo di modelli di base per la creazione di farmaci ci consente di comprendere e trattare rapidamente problemi di salute complessi. Collaborando con IBM, i ricercatori stanno guidando gli sforzi per riutilizzare farmaci esistenti e scoprirne di nuovi, compiendo progressi significativi nella risoluzione di sfide mediche complesse.

Lo studio è pubblicato qui:

http://dx.doi.org/10.1016/j.crmeth.2024.100865

e la sua citazione ufficiale - inclusi autori e rivista - è

Yuxin Yang, Yunguang Qiu, Jianying Hu, Michal Rosen-Zvi, Qiang Guan, Feixiong Cheng. A deep learning framework combining molecular image and protein structural representations identifies candidate drugs for pain. Cell Reports Methods, 2024; 100865 DOI: 10.1016/j.crmeth.2024.100865
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