Università di Pisa: l’IA rivoluziona la progettazione dei farmaci

Un team di ricerca delle Università di Pisa e Bonn ha sviluppato un metodo innovativo per generare nuove molecole bioattive grazie all’intelligenza artificiale. Il progetto segna un passo decisivo nella chimica computazionale, accelerando la scoperta di farmaci per malattie rare e complesse attraverso modelli linguistici ispirati all’IA generativa.

Modelli linguistici per leggere e scrivere il linguaggio molecolare

Nel panorama della ricerca farmacologica, le tecnologie di intelligenza artificiale stanno aprendo nuove prospettive per la creazione di farmaci innovativi. Un gruppo di ricerca delle Università di Pisa e di Bonn ha pubblicato sull’European Journal of Medicinal Chemistry uno studio che illustra l’impiego di chemical language models, modelli linguistici simili a quelli utilizzati nei chatbot come ChatGPT, in grado di comprendere e generare strutture molecolari complesse. Questi modelli non si limitano a imitare strutture esistenti, ma sono in grado di produrre nuove molecole, partendo da frammenti chimici e utilizzando enormi archivi di dati bioattivi.

Progettazione automatica e intelligente di nuove molecole con l’IA

“L’obiettivo – spiega il professore Tiziano Tuccinardi del Dipartimento di Farmacia dell’Università di Pisa – è quello di superare i limiti delle tecniche classiche di drug design, generando molecole chimicamente corrette, originali nella struttura e potenzialmente attive sul piano biologico”. Il metodo si fonda sulla scomposizione di molecole complesse in frammenti funzionali – come le strutture centrali o i gruppi sostituenti – per poi ricombinarli attraverso l’IA. I tre modelli sviluppati sono stati addestrati per “tradurre” questi frammenti in composti nuovi, mantenendo criteri di validità chimica e plausibilità terapeutica.

Dalla teoria alla pratica: un impatto diretto su sanità e ricerca

L’approccio presentato rappresenta un importante salto qualitativo nell’applicazione dell’IA alla chimica e alla farmacologia. Oltre a rendere più rapida la progettazione molecolare, consente di immaginare strutture che sfuggono alla creatività umana, aprendo scenari inediti per lo sviluppo di terapie avanzate. Secondo Tuccinardi, la generazione automatica e intelligente di nuove molecole potrà incidere profondamente non solo sulla sanità pubblica, ma anche sull’industria farmaceutica e sulle scienze dei materiali. L’uso combinato di grandi dataset e modelli generativi favorisce inoltre una selezione più mirata dei candidati farmaci.

IA, codice aperto e ricerca condivisa: la scienza per tutti

In linea con i principi della scienza aperta, il team ha deciso di rendere pubblicamente accessibili sia il codice sorgente sia i dataset utilizzati, offrendo uno strumento concreto alla comunità scientifica internazionale. “Con questo progetto – conclude Tuccinardi – abbiamo dimostrato che anche in Italia è possibile sviluppare strumenti avanzati di chimica computazionale, capaci di generare molecole bioattive in modo del tutto automatico”. Alla ricerca ha partecipato anche Lisa Piazza, dottoranda in Scienza del Farmaco e delle Sostanze Bioattive, membro del gruppo di Chimica Computazionale dell’Ateneo pisano. Questo risultato colloca l’Università di Pisa tra i poli più attivi nell’applicazione dell’intelligenza artificiale alla progettazione molecolare.