Questi farmaci interagiscono? Te lo dice l’IA

Può capitare di dover assumere nello stesso giorno più farmaci per usi diversi. Come capire se sono compatibili? Di certo chiedendolo al medico; ma non sempre i meccanismi di interazione tra farmaci sono chiari, anche agli addetti ai lavori. Usando un modello di intelligenza artificiale appositamente creato, un gruppo di scienziati dell’MIT del Brigham and Women’s Hospital di Boston e della Duke University (Durham, Stati Uniti) è riuscito a predire le interazioni che potrebbero influire sull’efficacia dei medicinali. La ricerca è stata pubblicata su Nature Biomedical Engineering.

Taxi cellulari. Ogni farmaco assunto per bocca deve passare attraverso il rivestimento del tratto digerente, e lo fa attraverso trasportatori: proteine della membrana cellulare che si legano a quella molecola e la “traghettano” dalla parte opposta. Quando due farmaci si affidano allo stesso trasportatore possono interferire l’uno con l’altro modificando i reciproci effetti e non andrebbero prescritti o assunti insieme. Ecco perché conoscere le proteine incaricate di questo passaggio è importante.

Per esclusione. Gli autori dello studio hanno studiato nel dettaglio l’assorbimento di 23 diversi farmaci esponendo tessuto di rivestimento intestinale di maiale alle diverse formulazioni, e focalizzandosi sul ruolo di tre trasportatori (proteine di membrana) noti. Il team ha “silenziato” di volta in volta diverse combinazioni di proteine, riuscendo così a capire per quale “cancello” transitassero i vari farmaci.

«Ci sono più strade che i farmaci possono prendere attraverso i tessuti, ma noi non sappiamo quale scelgono. Possiamo chiudere le strade separatamente per capire, se sbarriamo questa via, il farmaco riesce a passare comunque? Se la risposta è sì, allora sta usando una strada diversa» spiega Giovanni Traverso, che ha coordinato la ricerca.

Sgambetti tra farmaci noti. Dopo questo allenamento, il sistema di IA ha imparato a prevedere quali farmaci avrebbero interagito con i diversi trasportatori, basandosi sulle somiglianze tra le strutture chimiche delle loro molecole. Quindi, usando il modello, il team ha analizzato una nuova carrellata di 28 farmaci di uso comune e un’altra di 1.595 farmaci sperimentali, individuando quasi 2 milioni di potenziali interazioni.

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