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Utilizzare l’intelligenza artificiale per scoprire nuovi farmaci: nasce Isomorphic Labs

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L’intelligenza artificiale al servizio della scienza e della medicina: la nuova missione di Alphabet, che per l’occasione lancia la startup Isomorphic Labs.

Isomorphic Labs sfrutterà l’intelligenza artificiale per scoprire nuovi farmaci

Nasce ufficialmente Isomorphic Labs, la startup di Alphabet che si propone di mettere l’IA al servizio della ricerca scientifica. L’obiettivo è quello di scoprire nuove cure e nuovi farmaci, e per farlo, Isomorphic Labs, utilizzerà le piattaforme informatiche di DeepMind. Queste, acquisite nel 2014 da Google – a cui Alphabet fa capo – saranno fondamentali per il lavoro della startup.

Secondo quanto riportato da ANSA, tutto parte di AlphaFold2, un programma che studia la struttura delle proteine. Questo, inizialmente concepito come progetto di learning, trova nella sua seconda versione la sua applicazione pratica. Il programma è infatti in grado di prevedere la struttura 3D di una proteina a partire dalla sua sequenza di amminoacidi.

C’è grande ottimismo per il progetto, come traspare anche dalle parole di Demis Hassabis, fondatore e CEO di Isomorphic Labs:

“Riteniamo che usando metodi computazionali e di intelligenza artificiale possiamo aiutare gli scienziati a portare il loro lavoro ad un livello superiore, accelerando il processo di scoperta di nuovi farmaci” 

Hassabis è anche CEO di DeepMind, e sarà coadiuvato nel lavoro sia da dipendenti Alphabet che da ricercatori esterni all’azienda. Ansa riporta anche che la startup universitaria Atomwise, che opera a Toronto in Canada, è attiva già dal 2012 con un progetto analogo. Accelerare la ricerca di un farmaco significa, contestualmente, ridurre i costi di sviluppo, spesso esorbitanti. Difatti, secondo uno studio della National Center for Biotechnology Information statunitense, il prezzo per creare un nuovo farmaco è, in media, di 1,3 miliardi di dollari. Questo perchè i ricercatori devono sintetizzare fisicamente ogni singolo componente prima di testarlo in laboratorio. Utilizzare l’IA renderebbe invece i processi di testing meno onerosi e più veloci.

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