Accelerare la scoperta di antibiotici con ChatGPT
Il dott. César de la Fuente e il suo team utilizzano nuovi strumenti nella lotta alla resistenza antimicrobica.
“È incredibile pensare a quanto poco sappiamo e a quanto ci sia ancora da scoprire. Cerco di trasmetterlo ai giovani, di far capire loro che il futuro è nelle loro mani. Del mondo non comprendiamo quasi nulla, ed è proprio questo a renderlo entusiasmante, perché è qui che la scienza può aiutarci.” —Dott. César de la Fuente
“Strumenti come ChatGPT ci aiutano ad accelerare la scoperta scientifica. È davvero un parco giochi per uno scienziato come me.”
Un problema crescente
La medicina moderna si affida ad antibiotici efficaci, che ci aiutano a guarire da malattie comuni e ad affrontare interventi chirurgici, parti e molto altro. Ma c’è un problema crescente: i batteri combattuti dagli antibiotici sono resilienti e, più usiamo questi farmaci contro di loro, più aumentano le possibilità che i ceppi resistenti diventino predominanti. Questo fenomeno è noto come resistenza antimicrobica (AMR). Ogni anno, circa 5 milioni di decessi sono associati alla resistenza antimicrobica batterica e si prevede che il numero raddoppierà entro il 2050.
I nuovi antibiotici sono essenziali per contrastarla, ma il metodo tradizionale, che porta gli scienziati a cercare molecole attive in natura, scavando nel suolo ed esaminando piante e altra materia organica, richiede molto tempo ed è soggetto a continui tentativi ed errori. Strumenti come ChatGPT e Codex consentono al dott. César de la Fuente e al suo team di adottare un approccio innovativo e più rapido per individuare nuove molecole nella lotta alla resistenza antimicrobica. “Facciamo tutto alla velocità del digitale”, afferma.
“Spesso mi basta il tempo di bere un caffè e il mio team ha già scoperto tantissime nuove molecole che potrebbero diventare il prossimo antibiotico.”
“Il nostro laboratorio affronta progetti ad alto rischio, ma quando riusciamo a farli funzionare i risultati sono straordinari.”
—Marcelo Der Torossian Torres
“Codex è un ottimo copilota. Quando voglio implementare qualcosa, Codex può produrla in un attimo. Mi fa risparmiare tempo e mi permette di dedicarmi ad altro.”
—Erik Hartman
“Per me, che sono una scienziata sperimentale, sviluppare un algoritmo è un enorme passo avanti. Posso usare Codex per scrivere uno script e assicurarmi che i dati vengano rappresentati allo stesso modo in ogni esperimento.”
—Angela Cesaro
Trattare la biologia come codice
Una delle grandi svolte del laboratorio de la Fuente è stata affrontare il problema come una questione di informazione: il DNA, alla base della vita, non è altro che codice. Strumenti come ChatGPT aiutano il team a ideare algoritmi capaci di passare rapidamente al vaglio i complessi sistemi che definiscono il nostro mondo e individuare nuovi candidati antibiotici in poche ore anziché in anni.
“Ora possiamo scoprire nuove molecole antibiotiche in poche ore anziché in cinque o sei anni.”
“Con Codex, anche chi non ha mai programmato e non conosce il linguaggio dell’informatica ora può farlo.”
—Dott. César de la Fuente
Angela lavora nel laboratorio sperimentale per creare molecole da sottoporre a test.
ChatGPT è diventato una parte essenziale del flusso di lavoro del laboratorio de la Fuente. “È diventato il cervello collettivo del laboratorio. Sa come i diversi membri del team concepiscono la scienza, perché vi riversiamo molte delle nostre idee”, afferma il dott. de la Fuente. “Riesce davvero a cogliere il nostro modo di pensare: come generiamo idee, il nostro ingegno e ciò che apportiamo come esseri umani.”
Codex ha abbattuto le barriere tra i membri del team, che comprendono scienziati tradizionali, biologi computazionali e ingegneri di machine learning. “Persone che cinque anni fa non avrebbero mai usato un computer se non per analizzare dati ora sono in grado di occuparsi di biologia computazionale. Possono scrivere algoritmi per individuare schemi ricorrenti nei dati o visualizzare i risultati in modi che prima erano impossibili.”
“Il nostro laboratorio è molto eterogeneo: abbiamo chimici, biologi e informatici. Abbiamo tantissimi talenti che lavorano in ambiti diversi.”
—Jianing Bai
Una visualizzazione delle strutture molecolari che il laboratorio de la Fuente analizza su vasta scala.
“L’IA può collegare conoscenze provenienti da discipline diverse, aiutandoci a porre domande migliori e a sviluppare metodi più efficaci per risolvere problemi davvero difficili.”
—Tianang Leng
“Non farei il mio dovere se non cercassimo di affrontare problemi enormi.”
Il futuro degli antibiotici
La combinazione tra ingegno umano e intelligenza artificiale contribuisce a tracciare un nuovo ed entusiasmante percorso per la medicina. “Anche solo un paio di anni fa ero pessimista sulla nostra capacità di tenere il passo nella corsa agli armamenti tra la resistenza antimicrobica e la capacità dell’umanità di creare nuove molecole”, afferma. “Ma oggi alcuni dei sistemi che abbiamo sviluppato di recente con strumenti come ChatGPT mi danno molta più speranza di quanto immaginassi.” Per il dott. de la Fuente, tutto ciò che fa è al servizio di un unico obiettivo: ridurre la sofferenza e salvare vite. “Ho aspettato tutta la vita strumenti che ci permettessero di fare ciò che facciamo oggi.”
“Abbiamo constatato che molte delle molecole scoperte sono effettivamente in grado di uccidere i patogeni contemporanei.”
—Dott. César de la Fuente
“Immaginate una molecola creata al computer e capace di salvare vite. Credo che gli scienziati vivano per quei momenti in cui scoprono qualcosa che nessuno, nella storia del mondo, aveva mai scoperto.”