Se ChatGPT ‘fallisce’ in tribunale, l’AI si rivela invece utilissima nella ricerca contro i superbug, i batteri resistenti agli antibiotici. Colpiscono due notizie sull’intelligenza artificiale, che arrivano negli stessi giorni ma documentano due performance di segno opposto. Considerato che su questi temi sembra essersi accesa una sorta di tifoseria pro o contro, è facile prevedere che queste vicende diventeranno in breve paradigmatiche.
I precedenti di fantasia
Ma andiamo per ordine: un legale di New York, per argomentare un ricorso al tribunale di Manhattan, si sarebbe affidato totalmente all’AI nell’impostare la difesa del suo assistito. La raccolta di informazioni e precedenti giuridici può diventare impegnativa, allora perché non sfruttare l’immensa capacità dell’intelligenza artificiale di ‘surfare’ tra i dati, selezionando i casi più affini alla causa in questione?
L’idea sembrava buona ma, come racconta il ‘Corriere della Sera’, dopo alcune verifiche (chieste dal giudice), l’avvocato Steven Schwartz si sarebbe reso conto che i precedenti raccolti da ChatGPT erano in realtà inventati. La cosa curiosa è che dopo una prima richiesta l’intelligenza artificiale avrebbe fornito le date dei procedimenti e perfino il numero delle sentenze. Anche così, però, il giudice non aveva trovato nulla. Solo davanti alla richiesta del testo integrale degli atti citati, ChatGPT si sarebbe arreso, ammettendo di aver inventato tutto.
Un’arma contro un superbatterio
Di tutt’altro tenore il risultato dell’AI nel pharma. L’intelligenza artificiale ha permesso di scoprire in tempi davvero record un nuovo antibiotico contro l’Acinetobacter baumannii, uno dei superbug più insidiosi, causa di numerose infezioni ospedaliere.
La molecola è stata individuata tra circa 7.000 candidati in appena 2 ore, come si legge nello studio pubblicato su ‘Nature Chemical Biology’ da un team della McMaster University.
L’idea, se vogliamo, è simile a quella del legale: questa volta i ricercatori Gary Liu, Denise Catacutan e Khushi Rathod si sono rivolti ad un algoritmo in grado di accedere a un numero elevatissimo di molecole antibatteriche. Il fatto è che questa volta l’AI è stata addestrata dagli scienziati. Ma come?
Questione di metodo
I ricercatori hanno coltivato in laboratorio il batterio, esponendolo a circa 7.500 composti chimici diversi: la struttura di ogni composto è stata poi consegnata all’algoritmo, insieme alle informazioni associate all’efficacia. Una volta ‘addestrata’, l’AI ha passato al vaglio una libreria di 6.680 molecole mai valutate prima, selezionando i 240 candidati più promettenti in un paio d’ore.
Il grosso era fatto: testando i vari composti in laboratorio, gli scienziati hanno individuato il nuovo antibiotico. Che si è rivelato ‘precisissimo’: prende di mira solo l’A. baumannii, indebolendolo e impedendogli di sviluppare rapidamente una resistenza al farmaco.
La soddisfazione degli scienziati
“Questo lavoro convalida i vantaggi dell’apprendimento automatico nella ricerca di nuovi antibiotici “, commenta Jonathan Stokes, autore principale dell’articolo e assistente professore presso il Dipartimento di biomedicina e biochimica della McMaster, che ha condotto il lavoro con James J. Collins, professore di medicina ingegneria e scienze al Mit, e gli studenti laureati della McMaster Gary Liu e Denise Catacutan.
“Utilizzando l’intelligenza artificiale possiamo esplorare rapidamente vaste regioni dello spazio chimico, aumentando significativamente le possibilità di scoprire molecole antibatteriche fondamentalmente nuove“, afferma Stokes.
“Gli approcci di intelligenza artificiale alla scoperta di farmaci sono qui per restare e continueranno a essere perfezionati”, afferma Collins. “Sappiamo che gli algoritmi funzionano, ora si tratta di adottare in modo più ampio questi metodi, per scoprire nuovi antibiotici in modo più efficiente e meno costoso”. Insomma, se nel campo della legge c’è ancora molta strada da fare, l’impressione è che il futuro dell’AI nel pharma abbia la strada spianata.
