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Psichiatria

L'intelligenza artificiale accelera la psichedelia terapeutica


Negli ultimi anni l'intelligenza artificiale ha accelerato in modo radicale la scoperta di nuovi psichedelici terapeutici. Le reti neurali generative oggi riescono ad analizzare e integrare milioni di dati, restituendo in pochi minuti simulazioni della struttura di potenziali farmaci, un lavoro che, in laboratorio, richiederebbe mesi. Questi modelli sono in grado di prevedere come una sostanza si legherà ai recettori chiave, in particolare il 5-HT2A, stimandone in anticipo efficacia, tossicità e profilo allucinogeno. Tecnologie come DeepCPI, AtomNet e DeepDTA confrontano enormi database di composti, strutture tridimensionali recettore-molecola e dati sperimentali in vitro e in vivo e, grazie ad algoritmi generativi, producono strutture virtuali di nuove molecole alla ricerca di psichedelici di nuova generazione, più sicuri, più mirati e con effetti meglio modulabili. L'AI è già in grado di simulare virtualmente milioni di interazioni, scartare i candidati tossici, prevedere potenziali effetti collaterali e progettare composti "su misura" con profili di efficacia specifici; alcuni studi dimostrano persino che queste reti possono riconoscere, dalle mappe di attivazione cerebrale, quale farmaco è stato somministrato, aprendo alla possibilità di testare virtualmente gli effetti di una molecola prima ancora di passare agli animali o all'uomo. è una rivoluzione silenziosa: l'intelligenza artificiale sta trasformando il tradizionale processo per tentativi ed errori nella ricerca farmacologica in un percorso guidato da predizioni accurate, riducendo tempi, costi e rischi. Un nuovo modo di fare farmacologia è già iniziato.







Sarris J, Halman A, Urokohara A, Lehrner M, Perkins D. Artificial intelligence and psychedelic medicine. Ann N Y Acad Sci. 2024 Oct;1540(1):5-12.