Google, il più famoso motore di ricerca di internet, si è guadagnato da tempo il titolo di “dottore” per i milioni di persone che quotidianamente lo interrogano su salute, patologie e farmaci. Ma quali rischi si profileranno quando Dottor Google si metterà anche a produrre farmaci? Non è un’eventualità tanto remota: la società che gestisce il motore di ricerca fa riferimento a una capogruppo creata nel 2015 dagli stessi fondatori di Google per mettere ordine nelle attività della compagnia. La nuova holding si chiama Alphabet e tra le varie società controllate ce ne sono tre, DeepMind (intelligenza artificiale, in sigla Ai), Verily (assistenza sanitaria e gestione delle malattie) e Calico (biotecnologia ed estensione della durata della vita), che da qualche tempo lavorano intensamente con le principali aziende del pharma.
Verily, per esempio, ha in corso collaborazioni con Novartis, Otsuka, Pfizer e Sanofi: i programmi di ricerca clinica di queste aziende, in sostanza, utilizzeranno piattaforme e strumenti della società di Alphabet per allargare il reclutamento dei pazienti e raccogliere dati più completi e di alta qualità da cartelle cliniche elettroniche, sensori e altre fonti digitali. Inoltre, Verily sta collaborando con Alcon (un sussidiaria di Novartis) su un progetto per lo sviluppo di lenti intelligenti, con Johnson & Johnson per la robotica chirurgica, con Merck Sharp & Dohme per l’identificazione precoce delle malattie croniche e con Sanofi per la gestione del diabete. La società inoltre è partner di Gilead per la profilazione del sistema immunitario, con Verve Therapeutics sulla formulazioni delle nanoparticelle e con GlaxoSmithKline nello sviluppo della medicina bioelettronica.
Tra le aziende del comparto farmaceutico c’è molto interesse anche per DeepMind. E per il suo progetto di ricerca di punta, AlphaFold. Detto in poche parole, si tratta di un sistema di intelligenza artificiale che potrebbe accorciare di parecchio tempi e costi della ricerca di nuovi farmaci. AlphaFold ha sbalordito gli scienziati alcuni mesi fa vincendo l’edizione 2018 del Casp (Critical assessment of structure prediction), un concorso biennale che mette in competizione diversi gruppi di ricerca da tutto il mondo: la gara consiste nel prevedere strutture di proteine a partire da liste di aminoacidi inviati a cadenza quotidiana ai partecipanti per diversi mesi. L’équipe che invia le previsioni più accurate vince e quest’anno al concorso ha preso parte anche AlphaFold. Che ha letteralmente schiacciato gli altri 98 concorrenti costruendo la struttura più accurata di 25 proteine su 43 (il team classificatosi al secondo posto ne ha azzeccate 3 su 43.
Come c’è riuscito? DeepMind si è “allenata” studiando la struttura di migliaia di proteine note, fino a che non è diventata in grado di replicare quello che aveva imparato a partire da una lista di aminoacidi. In particolare, la rete neurale di AlphaFold comincia creando una struttura “di prova” in cui ottimizza le distanze tra le coppie di aminoacidi e gli angoli tra i legami chimici che li connettono; in un secondo step, modifica tale struttura fino a trovare la disposizione che meglio ne ottimizza l’energia, il tutto in un paio d’ore. AlphaFold ha ancora molto da imparare, ma non è difficile immaginare i benefici che la ricerca otterrà da sistemi di intelligenza artificiale come questo: un giorno, hanno spiegato alcuni scienziati, le nuove molecole verranno simulate al computer nella struttura e nel loro comportamento terapeutico prima ancora che vengano sintetizzate, come oggi si testano gli aeroplani prima di averli costruiti.
Le prospettive che si intravedono per la ricerca così come per la produzione di farmaci sempre più personalizzati ed efficaci sono affascinanti. Resta però l’interrogativo di cui si parlava in apertura: cosa succederà quando Dottor Google darà consigli e Dottor DeepMind sintetizzerà nuovi farmaci per le maggiori industrie farmaceutiche del globo. Anche l’intelligenza artificiale potrà peccare di comparaggio?
