La società madre di Google, Alphabet, ha annunciato il lancio di una nuova società Isomorphic Labs, un’impresa commerciale con la missione di accelerare le scoperte biomediche e accelerare il processo di scoperta di farmaci. Demis Hassabis ha assunto il ruolo di fondatore e CEO di Isomorphic Labs (e DeepMind). Nel suo post su Twitter, Demis ha menzionato il lancio e ha chiarito che il nuovo lancio non avrà alcun impatto sui lavori di ricerca in corso di DeepMind.
La biologia – la branca che si occupa degli organismi viventi e dei loro processi vitali, può essere considerata come un sistema di elaborazione delle informazioni. Questo punto di vista sostiene che la biologia e la scienza dell’informazione possono condividere una struttura sottostante comune: una mappatura isomorfa tra i due. Da qui il nome Isomorphic Labs .
Perché ora
L’anno scorso, DeepMind ha fatto un passo avanti con AlphaFold v2 , un sistema di intelligenza artificiale in grado di prevedere la struttura 3D delle proteine direttamente dalla loro sequenza di amminoacidi fino alla precisione atomica, risolvendo così il problema del ripiegamento delle proteine. Poiché queste tecnologie all’avanguardia stanno diventando potenti e sofisticate, il terreno sembra fertile per utilizzare tali tecnologie per risolvere i problemi del mondo reale.
A tal fine, è probabile che gli Isomorphic Labs, registrati nel Regno Unito, utilizzino tecnologie provenienti dal laboratorio DeepMind per accelerare il processo di scoperta di farmaci con un approccio AI-first.
Con l’arrivo della pandemia, l’attenzione si è spostata su scienziati e medici che lavorano nei laboratori per combattere la malattia e produrre vaccini efficaci. Pertanto, la maggior parte degli investimenti privati nel 2020 è stata effettuata in farmaci, cancro, molecolari, scoperta di farmaci, che è stata quasi 4,5 volte superiore all’importo investito nel 2019, secondo l’ultimo rapporto della Stanford University. Inoltre, si prevede che il mercato della scoperta di farmaci raggiungerà i 71 miliardi di dollari entro il 2025, promettendo così un forte potenziale.
Poiché anni di ricerca di DeepMind hanno iniziato a dare risultati, la società ha registrato un profitto per la prima volta di 43,8 milioni di sterline nel 2020, rispetto a una perdita di 649 milioni di sterline nel 2019. Quindi il tempo rappresenta un’opportunità d’oro per il team di incassare i loro anni di fatica nella ricerca. Inoltre, il team ritiene che un uso fondamentale di approcci computazionali e di intelligenza artificiale all’avanguardia possa aiutare gli scienziati a portare il loro lavoro a un livello superiore, accelerando significativamente il processo di scoperta dei farmaci.
L’idea alla base dell’avvio di questa impresa commerciale è quella di realizzare una collaborazione fattiva, ove necessario, tra le due società. Demis sembra anche speranzoso di collaborare con aziende farmaceutiche e biomediche. La collaborazione sarà una situazione vantaggiosa per tutti poiché l’azienda ospita già un team multidisciplinare di livello mondiale con esperienza nell’area dell’intelligenza artificiale, della chimica farmaceutica, dell’ingegneria, della biofisica e della biologia, con un buon track record nella ricerca. Allo stesso tempo, le grandi aziende biomediche possono infondere i fondi necessari per tradurre rapidamente la ricerca in applicazioni industriali.
Cosa ci si può aspettare da tutte le applicazioni
L’intelligenza artificiale è interessante per la scoperta di farmaci perché utilizza le capacità rapide e grandi di elaborazione numerica delle attuali tecnologie informatiche, come l’apprendimento automatico, per confrontare e analizzare i dati nello stesso modo in cui lo fa il cervello umano, ma in una frazione del tempo. Di conseguenza, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata efficacemente in diverse parti della scoperta di farmaci che includono:
Progettazione del farmaco: può aiutare a prevedere la struttura 3D delle proteine come fatto da AlphaFold 2.0, determinare l’attività del farmaco e le interazioni farmaco-proteina.
Polifarmacologia: l’ intelligenza artificiale può aiutare nella progettazione di molecole di farmaci biospecifici e molecole di farmaci multitarget.
Riutilizzo dei farmaci: l’ intelligenza artificiale può aiutare a identificare i bersagli terapeutici e può anche prevedere i suoi nuovi casi d’uso.
Sintesi chimica: l’ intelligenza artificiale aiuta nella previsione della resa della reazione, nella progettazione del percorso sintetico e nello sviluppo di approfondimenti sui meccanismi di reazione.
Screening dei farmaci: qui, l’intelligenza artificiale può prevedere la tossicità, la bioattività dei farmaci e può ulteriormente aiutare a identificare e classificare le cellule bersaglio.
Il successo dell’IA dipende in gran parte dalla disponibilità di una grande quantità di dati. Tuttavia, l’accesso a tali dati rimane un compito arduo in quanto comporta costi aggiuntivi per un’azienda e i dati dovrebbero anche essere affidabili e di alta qualità per garantire una previsione accurata dei risultati.
