Big Data e AI per lo studio di nuovi immunoterapici e vaccini da molecole marine 

Innovery e CNR collaborano dal 2019 per lo sviluppo di una piattaforma tecnologica in grado di analizzare milioni di dati per scoprire piccole molecole di origine marina da utilizzare contro il cancro e per accelerare in senso più ampio tutti i processi di drug discovery

Pubblicato il 20 Mar 2021

GoDiva Quadricolor @Guido Villani, Tecnologo ICB

Partendo dal presupposto che vede nelle nuove tecnologie tutte le potenzialità per offrire un contributo enorme alle sfide nel campo della ricerca medica, prende il via un progetto che si propone l’elaborazione di una piattaforma tecnologica che sfrutta Big Data e Intelligenza artificiale per analizzare milioni di dati al fine di scoprire e convalidare piccole molecole naturali di origine marina da utilizzare come chemioterapici immunogenici, agenti chemio preventivi e vaccini terapeutici antitumorali per la prevenzione e la terapia contro il melanoma, il mieloma multiplo e il cancro polmonare.

Avviato a gennaio 2019, finanziato dai Fondi Europei di Sviluppo Regionale (FESR) della Regione Campania, e promosso da Innovery Spa, system integrator ICT, e dal Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), ADViSE (Antitumor Drugs and Vaccines from the Sea) non ha solo come scopo ultimo quello di trovare e realizzare terapie efficaci contro il cancro, ma, in una visione più ampia, punta a fornire know how, tecnologia, interconnessioni e capacità gestionali in grado di facilitare ed accelerare i processi di drug discovery – selezione e categorizzazione dagli organismi marini potenzialmente utili, test delle effettive capacità antitumorali delle sostanze, etc. – consentendo, in un futuro sempre più prossimo di arrivare a farmaci e vaccini efficaci in tempi sempre più ridotti e con costi associati inferiori.

L’incremento nella probabilità e nella velocità di scoperta di nuove terapie

Le tradizionali terapie antitumorali oggi esistenti, come la chemioterapia o la radioterapia, non distinguono tra le cellule normali e quelle tumorali, con il risultato che anche le cellule sane sono danneggiate attraverso l’uso di sostanze chimiche o radiazioni, dando vita ad effetti collaterali anche gravi per il paziente. Per aggirare questo limite delle terapie standard, la piattaforma ha lo scopo di individuare tra milioni di molecole, derivate o ispirate a prodotti naturali, le poche in grado di inibire la replicazione delle cellule tumorali e quindi di aumentare la capacità del nostro sistema immunitario di prevenire o aggredire il tumore autonomamente.

Gianvittorio Abate, Amministratore Delegato di Innovery aggiunge “Lo stesso procedimento eseguito con le metodiche standard può richiedere fino a quindici anni di tempo e un investimento di circa 2 miliardi di euro, con elevato rischio di fallimento associato”. Al contrario, l’utilizzo di algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, settore in cui Innovery è all’avanguardia, permette di incrementare le probabilità e la velocità del processo di scoperta di nuove molecole attive, essenziali per la creazione di nuove cure. Ed è grazie anche a queste tecnologie si è potuti arrivare in tempi brevissimi alla formulazione di vaccini contro il Covid-19. La piattaforma viene utilizzata anche per gestire lo sviluppo di studi preclinici relativi a questi nuovi agenti e per la validazione prototipale di vaccini e terapie antitumorali.

“In linea di principio, queste molecole potrebbero avere anche altre applicazioni incluso l’impiego come adiuvanti in vaccini antiinfettivi che potrebbero essere molto utili in questo periodo storico. Dato il vasto numero di questi composti, l’utilizzo di strumenti come il machine learning e l’analisi dei big data, che sono in grado di analizzare e comparare velocemente un vastissimo numero di elementi, semplifica ed accelera analisi che richiederebbero tempi e sforzi enormi, con alto rischio di fallimenti nell’identificazione dei target giusti per l’implementazione di nuove terapie” conclude Angelo Fontana, Direttore dell’Istituto di Chimica Biomolecolare del CNR.

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