di Rossana Capasso
Il Dipartimento di Farmacia dell’Università di Pisa ha, di recente, presentato un software in grado di creare, archiviare, gestire e condividere database molecolari.
MolBook UNIPI è un software user-friendly, con accesso libero, che permette la gestione e l’analisi di dati chimici, inclusa la possibilità di predire le proprietà molecolari in modo rapido e semplice.
Funzionalità del software
Grazie alla piattaforma, gli utenti possono creare i propri database (progetti) in cui aggiungere e importare dati e strutture di composti chimici; il software offre la possibilità di cercare tutte le molecole caratterizzate da un particolare gruppo funzionale o da una particolare attività biologica in pochi secondi e predire la loro eventuale tossicità e funzionalità.
Ci sono diversi modi per aggiungere dati ad un progetto: tramite schizzi manuali della formula del composto d’interesse fatti dall’utente, importando file esterni o recuperando le strutture chimiche dal numero CAS mediante il database PubChem.
Una volta terminati, i progetti possono essere salvati e condivisi facilmente con software esterni esportandoli in formati accessibili (es. Microsoft Excel).
MolBook permette anche ad utenti che non hanno competenze di programmazione di visualizzare o creare database di composti chimici; lo scopo è, infatti, quello di essere semplice e intuitivo, fornendo allo stesso tempo la possibilità di eseguire complesse attività di ricerca e analisi.
“La possibilità di archiviare digitalmente per ogni singola molecola le caratteristiche strutturali e i vari dati di attività e tossicità correlati con essa ha un’importanza essenziale perché consente di effettuare rapide ricerche, analisi delle molecole archiviate ed impiegare l’intelligenza artificiale per elaborare e predire le proprietà delle diverse molecole” – afferma il Professore Tiziano Tuccinardi, coordinatore del Gruppo di Molecular Modeling & Virtual Screening Laboratory.
Applicazione dell’AI per lo sviluppo di farmaci
Database molecolari come questo, contenenti dati sia di composti sintetici che naturali con attività note verso determinati bersagli biologici, sono stati costruiti anche per figure professionali quali chimici farmaceutici e biologi, consentendo la condivisione rapida e automatica dei dati sperimentali con la comunità scientifica. La presenza di tali database facilita lo sviluppo della chemioinformatica, dove le strutture di milioni di molecole vengono confrontate per identificare quelle che hanno una funzionalità simile alla molecola di riferimento utilizzata.
Inoltre, la previsione del profilo tossicologico dei composti chimici è diventata cruciale per valutarne la sicurezza con l’obiettivo di ridurre, grazie alla diffusione dell’intelligenza artificiale (AI), la sperimentazione animale, che ha un grande impatto economico ed etico sulla ricerca.
MolBook Unipi rappresenta il primo tassello di un progetto più articolato, che mira a integrare tool predittivi basati sull’intelligenza artificiale che possano aiutare la ricerca fornendo, fin dai primi stadi di sviluppo di potenziali farmaci, informazioni relative alla loro possibile tossicità e attività nei confronti dei diversi target molecolari.
La scoperta di nuovi farmaci è, infatti, un processo complesso e costoso che richiede anni di ricerca e sperimentazione. Software come MolBook stanno, dunque, contribuendo a semplificare questo processo, consentendo di individuare potenziali candidati farmacologici in modo più efficiente, grazie ad algoritmi che analizzano informazioni di composti chimici (dati clinici ed eventuali interazioni) ed identificano molecole promettenti per il trattamento di determinate malattie.
L’intelligenza artificiale rappresenta quindi una grande opportunità per le numerose applicazioni in ambito Life Science; i software potrebbero ottimizzare i processi di produzione o la formulazione di prodotti, facilitare la personalizzazione delle terapie o velocizzare l’elaborazione dei dati clinici.
Tuttavia, restano molti aspetti critici che produttori e fabbricanti di questi software dovranno affrontare, specie in ambito normativo, considerando l’attuale scarsa capacità degli Organismi Notificati di valutare l’idoneità dei sistemi di intelligenza artificiale ai requisiti richiesti dalla disciplina che li regolamenta (AI Act), dal momento che ciò richiederà competenze tecniche altamente specialistiche di cui probabilmente tali Enti sono sprovvisti.
Fonte: Journal of Chemical Information and Modeling, 2023, 63, 13, 3977–3982 https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c00278
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