Reinforcement learning per scoprire nuovi farmaci contro la dipendenza da oppioidi

Farmaci

L’attivazione dei recettori mu-oppioidi da parte di droghe come l’eroina, il fentanil, l’ossicodone e la morfina provoca sollievo dal dolore ed euforia, ma anche dipendenza fisica e diminuzione della respirazione, uno dei rischi mortali in caso di abuso. Studi preclinici hanno dimostrato che il blocco dei recettori kappa-oppioidi può essere un approccio promettente per il trattamento della dipendenza da oppioidi.

Ricercatori presso la Icahn School of Medicine dell’ospedale Mount Sinai, a New York, hanno iniziato a usare l’intelligenza artificiale per ridurre i tempi e i costi associati alla scoperta di nuovi farmaci. Utilizzando informazioni sul recettore kappa-oppioide e sui farmaci noti hanno addestrato un modello AI per generare composti che potrebbero bloccare il recettore, con un algoritmo di reinforcement learning che premia le proprietà favorevoli ai trattamenti farmacologici. Il team ha identificato diversi composti promettenti e sta lavorando per sintetizzarli, per poi testarne la sicurezza e l’efficacia in modelli animali.

Per approfondire: How AI Can Help Design Drugs to Treat Opioid Addiction