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La resistenza antimicrobica rappresenta una delle realtà più urgenti per la salute pubblica globale. Tradizionalmente, la scoperta di nuovi antibiotici è stata da sempre, un processo lungo e molto costoso. Si è ultimamente scoperto però che l’uso di modelli di machine learning potrebbe risolvere (cambiando drasticamente) lo scenario di elaborazione e ricerca. I ricercatori hanno recentemente fatto riferimento a questi modelli per analizzare grandi quantità di set di dati genetici e ambientali, identificando quasi un milione di potenziali fonti di antibiotici in natura.
Potenza dell’AI in campo medico
Siamo ormai consapevoli che uno dei punti di forza dell’intelligenza artificiale sia quello di riuscire ad analizzare moltissimi dati e in tempi molto ridotti rispetto ai metodi tradizionali che conosciamo. Quello che è accaduto recentemente è l’identificazione dal parte dell’AI di nuove fonti di antibiotici che erano precedentemente inosservate, includendo in queste, organismi provenienti da ambienti estremi come gli oceani profondi e le regioni polari. Questa scoperta porterà di sicuro allo sviluppo di nuove soluzioni in grado di combattere batteri resistenti, migliorando così, in maniera significativa, le opzioni di trattamento disponibili.
Un notevole risultato raggiunto è quello rappresentato dalla scoperta di un nuovo potente antibiotico in grado di combattere il superbatterio Acinetobacter baumannii, noto per la sua resistenza a molti antibiotici esistenti e per essere una causa comune di infezioni nosocomiali gravi.
Con le dinamiche di analisi e generazione dati si è compreso che il processo di ricerca e identificazione del nuovo risultato è stato raggiunto in appena due ore, invece che in mesi o addirittura anni. Questo perché si è andati dritti alla meta apportando specifiche richieste e modifiche alla generazione di dati riguardanti le interazioni molecolari in grado di prevedere l’efficacia di determinate molecole, contro il batterio target di riferimento. La strada è quindi aperta e nulla vieta che questa metodologia potrebbe essere applicata ad altri patogeni resistenti, accelerando la scoperta di nuovi farmaci e migliorando la risposta alle emergenze sanitarie.
Analisi del Microbiota Intestinale con l’IA
La startup australiana Microba, in collaborazione con Google Cloud, sta portando avanti un progetto anche molto innovativo dedicato unicamente all’analisi del microbiota intestinale. Utilizzando strumenti avanzati di intelligenza artificiale, Microba è in grado di fornire ad oggi una mappa dettagliata e personalizzata del microbiota di ogni individuo, superando le limitazioni delle metodiche tradizionali. Conosciamo le tempistiche e i costi per sostenere nel tempo ricerche di questo tipo che devono soprattutto basarsi sull’ottimizzazione di una serie importante di dati legati ad individui che sposano l’idea di uno studio del genere.
La cosa importante è che l’AI ci permette di analizzare con maggiore precisione le composizioni microbiche, identificando correlazioni specifiche tra i microrganismi e le condizioni di salute dell’ospite. Queste analisi avanzate, e soprattutto tematicamente predisposte verso una personalizzazione profonda dell’indagine, possono essere la base per uno sviluppo di trattamenti innovativi per malattie come l’IBD (inflammatory bowel disease), sindrome dell’intestino irritabile e altre condizioni legate al microbiota. L’uso di Google Cloud ha consentire la gestione e l’analisi di librerie di dati davvero importanti per quantità, e questo ha portato soprattutto ad una maggiore accuratezza delle analisi.
Lo studio delle interazioni. Possibili strade.
Per approfondire ulteriormente il tema del microbiota, una strada promettente per la ricerca potrebbe essere quella dello studio delle interazioni tra il microbiota e il sistema immunitario. Questa linea di ricerca ha il potenziale di rivelare nuovi aspetti fondamentali della salute umana e delle malattie, portando a innovazioni terapeutiche che si ritenga possano essere molto significative. Un’area importante potrebbe essere quella dell’analisi di un nuovo approccio d’osservazione alla modulazione immunitaria dello stesso microbiota.
Obiettivo sarebbe quindi quello di studiare come il microbiota intestinale influenzi il sistema immunitario a livello locale e sistemico. In che modo potrebbe essere fatto? Sicuramente esaminando i meccanismi molecolari attraverso i quali il microbiota interagisce con le cellule immunitarie, come i macrofagi, i linfociti T e le cellule dendritiche. Da questo si potrebbe procedere all’identificazione di metaboliti microbici che modulano l’attività immunitaria. Una ricerca di questo tipo potrebbe portare a nuovi trattamenti per le malattie autoimmuni e infiammatorie, migliorando la comprensione di condizioni come la malattia di Crohn, la colite ulcerosa e la sclerosi multipla.
Intelligenza artificiale e investigazione del microbiota
In che modo il microbiota protegge l’ospite dalle infezioni patogene? Basta osservare l’analisi delle interazioni competitive tra i batteri commensali e i patogeni nel microbiota intestinale che potrebbero delinearsi come strada di studio principale. Studiare l’effetto della diversità microbica sulla resistenza alle infezioni, attraverso tecniche di sequenziamento del DNA e RNA porterebbe inoltre alla generazione di risposte nuove. L’Intelligenza Artificiale si propone come ottimo strumento per esplorare il ruolo del microbiota intestinale nello sviluppo di malattie metaboliche come il diabete di tipo 2 e l’obesità.
Gli studi longitudinali su questo tema servirebbero così a monitorare le variazioni del microbiota in individui con predisposizione genetica a malattie metaboliche. Anche lo studio relativo al legame tra il microbiota intestinale e il sistema nervoso centrale, e il suo impatto su malattie neuropsichiatriche come la depressione, l’ansia e l’autismo si sta rivelando una strada molto importante.
Conclusioni
La ricerca sulle interazioni tra il microbiota e il sistema immunitario, così come il suo ruolo nelle malattie sistemiche, è lo specchio di quella miriade di opportunità che si stanno presentando in campo tecnologico per sviluppare nuovi trattamenti e migliorare la salute umana. Esplorare in maniera continuativa, questi temi potrebbe portare a scoperte davvero rivoluzionarie, aprendo la strada a una medicina sempre più personalizzata e basata sulla comprensione profonda delle interazioni osservate.
