“Virtual Biotech”, presentata in uno studio pubblicato sulla rivista Science, è stata progettata come un’azienda biotecnologica virtuale composta da agenti di intelligenza artificiale che lavorano alla scoperta di farmaci. Il sistema ha una capacità fino a 37,000 agenti, in grado di interagire autonomamente con modelli linguistici di grandi dimensioni o tra loro e di svolgere compiti a più fasi.
Il team guidato dall’informatico James Zou della Stanford University ha modellato la struttura aziendale con diversi dipartimenti coordinati da un agente “chief scientific officer” (CSO). Questi dipartimenti comprendevano competenze come la definizione degli obiettivi e la progettazione di studi clinici. Nello studio sono stati utilizzati modelli Claude sviluppati da Anthropic; Zou ha dichiarato che potrebbe essere utilizzato qualsiasi modello linguistico di grandi dimensioni avanzato, compresi i modelli open source.
Il sistema ha analizzato i risultati pubblicati di oltre 55,000 studi clinici condotti per diverse malattie. A 37,075 agenti è stato affidato il compito di esaminare ciascuno degli studi clinici in fase avanzata. L’analisi ha mostrato che i farmaci mirati a proteine attive in determinati tipi di cellule hanno una probabilità di raggiungere il mercato circa 50% più alta rispetto agli altri farmaci.
Nel secondo test, il sistema ha esaminato se la proteina CD276 potesse essere un bersaglio terapeutico nei tumori polmonari. In linea con i dati precedenti, gli agenti che avevano confermato CD276 come bersaglio candidato hanno sviluppato una strategia terapeutica in cui un anticorpo che riconosce questa proteina era legato a un farmaco antitumorale. Con il contributo di valutatori esterni, l’approccio è stato ritenuto promettente.
Tuttavia, i ricercatori hanno sottolineato che il sistema non è stato testato in processi reali di sviluppo di farmaci e che le sue previsioni non sono state validate da esperimenti o studi clinici.
Perché è importante
L’importanza principale dello studio consiste nel tentativo di supportare, attraverso un sistema che esamina congiuntamente i risultati di numerosi studi clinici, la definizione delle priorità relative ai bersagli biologici da approfondire maggiormente nella scoperta di farmaci. I risultati indicano che concentrarsi sulle proteine attive in determinati tipi cellulari potrebbe essere associato alla probabilità che i farmaci candidati arrivino sul mercato, offrendo così un criterio utilizzabile nella progettazione della ricerca. Questo approccio potrebbe aggiungere un nuovo livello di analisi ai processi decisionali dei ricercatori coinvolti nella selezione dei bersagli e nella pianificazione degli studi clinici. Tuttavia, il fatto che il sistema non sia stato testato in reali processi di sviluppo evidenzia la necessità di verificare i risultati attraverso esperimenti di laboratorio e studi clinici; la questione ancora aperta è dunque se i bersagli individuati dall’intelligenza artificiale possano essere convalidati nella pratica.
Termine: agente
Un agente di intelligenza artificiale è un software che, invece di produrre una singola risposta, richiama strumenti e svolge attività articolate in più fasi per raggiungere un obiettivo.