IL SEGRETO DI LINKEDIN PER SCOPRIRE NUOVE CURE: L'ALGORITMO CHE ACCELERA LA RICERCA DI FARMACI
Sviluppare un nuovo farmaco richiede anni di lavoro e investimenti milionari, con il rischio che il progetto fallisca nelle ultime fasi.
Per accelerare la ricerca, gli scienziati stanno puntando sul «drug repurposing», ossia la possibilità di trovare nuovi utilizzi per medicinali già approvati. A dare una mano in questa sfida è un algoritmo nato in un contesto inaspettato: LinkedIn.
Il principio è lo stesso dei suggerimenti di contatti della piattaforma professionale: individuare connessioni invisibili a occhio nudo. Nella ricerca medica, questa tecnologia permette di scoprire se un farmaco noto possa agire anche su altre malattie, incrociando dati tra molecole e proteine bersaglio.
Il nuovo modello, sviluppato dall'Università di Navarra, si chiama «GeNNius» e sfrutta le cosiddette Graph Neural Network. La sua velocità è impressionante: riesce ad analizzare circa 23.000 possibili interazioni tra farmaci e proteine in un solo minuto. Secondo Mikel Hernaez, autore dello studio, «la scoperta di nuovi farmaci è costosa e complessa - per questo la riutilizzazione dei medicinali esistenti sta diventando sempre più strategica».
Oltre alla rapidità, GeNNius ha dimostrato un'alta capacità di riconoscere schemi biologici nascosti e di trasferire le conoscenze acquisite da grandi banche dati a malattie rare o a terapie personalizzate. Nei test di laboratorio ha superato tutti i modelli precedenti sia in velocità che in precisione.
Questa tecnologia non è infallibile: su dataset molto piccoli o su proteine rarissime la precisione può calare. Tuttavia, rappresenta un salto di qualità significativo per la ricerca e, in prospettiva, per i pazienti: farmaci già conosciuti che arrivano più rapidamente a nuovi obiettivi terapeutici.
2025-08-07T14:14:33Z
