Marinka Zitnik, Monica Agrawal e Jure Leskovec hanno messo a punto un sistema di intelligenza artificiale per predire, e non semplicemente per monitorare, i potenziali effetti collaterali delle combinazioni di farmaci. Questo sistema, chiamato Decagon, potrebbe aiutare da una parte i medici a prendere decisioni migliori su quali farmaci prescrivere ai pazienti e dall’altra i ricercatori per trovare combinazioni più efficaci di farmaci per il trattamento di malattie complesse. L’articolo è stato pubblicato sulla rivista Bioinformatics.

Troppe combinazioni di farmaci

Una volta disponibili per i medici in una forma più user-friendly, le previsioni di Decagon rappresenterebbero un miglioramento rispetto a ciò che si fa attualmente, che essenzialmente dipende dal caso. Esistono circa 1000 effetti collaterali noti e 5.000 farmaci sul mercato, con circa 125 miliardi di possibili effetti collaterali tra tutte le possibili coppie di farmaci. La maggior parte di questi non sono mai stati prescritti insieme. Zitnik, Agrawal e Leskovec si sono resi conto di poter aggirare questo problema studiando il modo in cui farmaci influenzano il meccanismo cellulare sottostante. Hanno creato una rete che descrive come le oltre 19.000 proteine ​​presenti nel nostro corpo interagiscono tra loro e come i diversi farmaci agiscono su di esse. Usando più di 4 milioni di associazioni note tra farmaci ed effetti collaterali, il team ha progettato un metodo per identificare i pattern degli effetti collaterali che si presentano in base al modo in cui i farmaci prendono di mira diverse proteine. Per fare questo, il team si è dedicato all'apprendimento profondo, che si basa su diversi livelli di rappresentazione, corrispondenti a gerarchie di caratteristiche di fattori o concetti, dove i concetti di alto livello sono definiti sulla base di quelli di basso livello. In sostanza, esso esamina i dati complessi e ne estrae pattern astratti. In questo caso, i ricercatori hanno progettato il loro sistema per inferire schemi relativi agli effetti collaterali dell'interazione farmacologica e prevedere conseguenze precedentemente non osservate dall'assunzione di due farmaci insieme. Il gruppo ha testato le previsioni di Decagon dimostrando che esse, in molti casi, vengono confermate. Ad esempio, nei dati del team non vi era alcuna indicazione del fatto che la combinazione di atorvastatina, un farmaco per il colesterolo e l’amlodipina, un farmaco per l’ipertensione arteriosa, potesse portare ad infiammazione muscolare, tuttavia Decagon aveva previsto che lo avrebbe fatto, e la previsione si è rivelata corretta.

Obiettivi per il futuro

Al momento, Decagon considera solo gli effetti collaterali associati a coppie di farmaci. In futuro il team spera di estendere i risultati per includere regimi più complessi. Spera anche di creare uno strumento più user-friendly per fornire ai medici un supporto nella prescrizione di un particolare farmaco ad un determinato paziente e di aiutare i ricercatori a sviluppare terapie farmacologiche per malattie complesse con minori effetti collaterali.

Oggi gli effetti collaterali dei farmaci vengono scoperti essenzialmente per caso, ma il nuovo approccio, presentato in questo articolo, dà la possibilità di ottenere un'assistenza sanitaria più efficace e più sicura.

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