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Un team danese ha messo a punto un sistema basato su IA che taglia drasticamente i tempi di progettazione delle terapie oncologiche mirate
Giacomo Martiradonna
30 agosto - 11:52 - MILANO
Un gruppo di ricercatori del Politecnico della Danimarca ha sviluppato un sistema basato su intelligenza artificiale capace di progettare recettori molecolari personalizzati in tempi ultrarapidi. La piattaforma high-tech, descritta su Science, è riuscita a completare il processo in sole 4-6 settimane, rispetto ai mesi o addirittura anni richiesti con le procedure tradizionali. I recettori creati sono progettati per indirizzare le difese immunitarie direttamente sulle cellule tumorali, così da rendere le terapie oncologiche più rapide e mirate. I primi test clinici sull'uomo sono attesi entro cinque anni.
L'importanza delle cure mirate
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La nuova tecnologia è stata sperimentata su un antigene chiamato NY-ESO-1, presente in numerosi tumori. I recettori generati hanno mostrato una notevole capacità di colpire selettivamente le cellule malate, risparmiando quelle sane. Un livello di precisione che costituisce un vantaggio rilevante rispetto ad altri trattamenti immunoterapici, spesso associati a importanti effetti collaterali. Il sistema agisce come una sorta di sistema di puntamento biologico, capace di indirizzare le cellule T verso il tumore bersaglio; gli studi in vitro suggeriscono che la piattaforma potrà essere adattata per riconoscere anche altri antigeni, il che amplierà le possibili applicazioni cliniche.
Accelerazione delle cure
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Secondo i ricercatori, la riduzione dei tempi di progettazione potrebbe tradursi in terapie disponibili in poche settimane. L'approccio ipotizzato ricalca per lo più quello delle CAR-T già in uso, ovvero linfociti del paziente estratti, modificati in laboratorio e reintrodotti nell'organismo. La differenza principale però sta nella velocità e nella capacità di personalizzazione, che potrebbe offrire opzioni anche a chi presenta tumori rari o farmacoresistenti.
Inoltre, l'uso di minibinder sintetici capaci di funzionare anche in assenza di informazioni strutturali complete dell'antigene amplia il numero dei potenziali bersagli terapeutici. I ricercatori ritengono che questo nuovo approccio scalabile potrebbe essere esteso ad altre patologie complesse come quelle autoimmuni, anche se per questo serviranno regole chiare e una rigorosa validazione dei protocolli.
Gli altri studi
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All'Università di Stanford, il progetto MUSK integra dati clinici e immagini patologiche per prevedere l'efficacia dei trattamenti oncologici. La società Insilico Medicine ha già sviluppato un farmaco antitumorale progettato interamente da IA, con risultati positivi nei test di laboratorio. Al MIT, il modello CellLENS consente di identificare sottotipi cellulari nei tessuti per migliorare diagnosi e terapie. Altri gruppi lavorano su piattaforme capaci di analizzare dati multi-omici per suggerire trattamenti personalizzati.
L'intelligenza artificiale sta diventando sempre più importante nella ricerca medica, e la rapidità con cui vengono ottenuti risultati è senza precedenti. Nessun'altra tecnologia, in passato, era riuscita ad accelerare così l'intero processo di sviluppo di nuove terapie. La capacità di macinare gigantesche quantità di informazioni in pochi giorni consente ai ricercatori di formulare ipotesi, testarle e perfezionarle in una frazione del tempo richiesto dai metodi tradizionali. Si tratta di un cambio di paradigma storico che si traduce in cicli di scoperta e validazione molto più brevi, con un impatto concreto sulla salute dei pazienti.
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