Concorso Open Science utilizza l'IA per identificare potenziali trattamenti per il morbo di Parkinson

In uno sviluppo rivoluzionario, un concorso di scienza aperta chiamato Critical Assessment of Computational Hit-Finding Experiments (CACHE) ha impiegato con successo l'intelligenza artificiale (IA) per scoprire molecole che potrebbero portare a nuovi trattamenti per il morbo di Parkinson. Questo sforzo collaborativo ha coinvolto scienziati di varie istituzioni, tra cui Merck KGaA e l'Università di Pittsburgh, che hanno identificato sette composti disponibili in commercio con meccanismi d'azione unici contro la proteina LRRK2, un noto contributore al morbo di Parkinson ereditario. I risultati segnano un successo significativo per la scienza aperta, enfatizzando la collaborazione rispetto all'approccio tradizionale guidato dai brevetti.

La scoperta di farmaci guidata dall'IA porta risultati promettenti

I ricercatori di Merck KGaA, dell'Università di Pittsburgh e di altre istituzioni hanno sfruttato il potere dell'intelligenza artificiale per identificare sette composti disponibili in commercio con nuovi meccanismi d'azione contro la proteina LRRK2. Questa proteina è da tempo implicata nello sviluppo del morbo di Parkinson. Ciò che distingue queste scoperte è che si tratta dei primi composti noti per mostrare attività contro il dominio WD40 repeat (WDR) di LRRK2, una regione che si crede giochi un ruolo fondamentale nella tossicità del morbo di Parkinson.

Il concorso di scienza aperta CACHE ha facilitato questo risultato rivoluzionario. Finanziato in parte dalla fondazione di ricerca dell'attore Michael J. Fox, CACHE comprendeva due round distinti. Nel round iniziale, 23 laboratori partecipanti hanno impiegato i loro algoritmi IA per nominare fino a 100 composti. Successivamente, questi composti sono stati sottoposti a rigorosi esperimenti di laboratorio, inclusa una serie di saggi per valutare la loro affinità di legame con il dominio WDR di LRRK2, nonché il loro potenziale di legame con recettori non correlati, indicando specificità per LRRK2.

I composti più promettenti sono avanzati al secondo round, dove i ricercatori potevano selezionare fino a 50 composti di follow-up con meccanismi d'azione simili alle loro sottomissioni originali ma potenzialmente con maggiore specificità o affinità di legame. Il secondo round ha imposto criteri più rigorosi per evitare falsi positivi e ha incluso screening aggiuntivi per convalidare i risultati.

Una commissione indipendente di esperti del settore ha valutato i dati finali, sebbene i loro nomi e affiliazioni non siano stati divulgati. I composti meglio classificati sono emersi dall'Università di Pittsburgh, dalla Carnegie Mellon University, dall'Università della Columbia Britannica e da Merck KGaA. Informazioni dettagliate sui metodi computazionali utilizzati dai sette partecipanti che hanno identificato i composti vincenti possono essere trovate sul sito web di CACHE.

È necessaria cautela e ulteriori ricerche

Sebbene la scoperta di composti con potenziali applicazioni nel trattamento del morbo di Parkinson sia indubbiamente significativa, è fondamentale approcciare questi risultati con cautela. Secondo Ryan Merkley, CEO di Conscience, l'organizzazione dietro CACHE, i composti identificati rappresentano punti di partenza incoraggianti per un potenziale sviluppo di farmaci. Tuttavia, devono essere sottoposti a ricerche e test estesi prima di poter essere considerati candidati farmaci viable. Merkley ha sottolineato la necessità di una discussione trasparente e sincera sulla qualità e le applicazioni degli strumenti IA nella scoperta di farmaci per migliorarne ulteriormente l'efficacia nel tempo.

Espandere gli orizzonti oltre il morbo di Parkinson

Il successo di CACHE nell'identificare potenziali trattamenti per il morbo di Parkinson ha spianato la strada alla sua espansione in altri domini medici. Le Sfide 2 e 3 sono ora focalizzate sulla scoperta di nuovi farmaci per combattere il COVID-19. La Sfida 4 invita i partecipanti a prevedere farmaci capaci di inibire il dominio TKB di CBLB, un regolatore negativo dell'attivazione delle cellule T associato al linfoma. La Sfida 5, attualmente in fase di accettazione delle candidature, mira a identificare farmaci per l'obesità che prendono di mira il recettore MCHR1.

Un concorso di scienza aperta chiamato CACHE ha sfruttato le capacità dell'intelligenza artificiale per scoprire composti promettenti per il trattamento del morbo di Parkinson. Questo sforzo collaborativo, che ha incluso ricercatori di Merck KGaA e dell'Università di Pittsburgh, segna un passo significativo lontano dall'approccio tradizionale guidato dai brevetti. Sebbene questi risultati offrano speranza per potenziali trattamenti per il Parkinson, devono essere sottoposti a ulteriori ricerche e convalida. CACHE sta ora espandendo i suoi sforzi per affrontare altre urgenti sfide mediche, sfruttando il potere dell'IA per avanzare nella scoperta di farmaci in vari campi.