28 Apr Concluso con successo il progetto ATTRACTOR
Si è conclusa con successo la realizzazione del Proof of Concept ATTRACTOR basato su AI, a conclusione dello studio di fattibilità strumenti di intelligenza ArTificiale per oTtimizzare il RilAscio ConTrollatO di faRmaci(ATTRACTOR).
Lo studio di fattibilità svolto con il partner Aethia e in collaborazione con l’Università di Torino (dip. Chimica) in ambito medicina di precisione si è concentrato sull’analisi e sull’identificazione di differenti materiali (carrier) adatti al rilascio di farmaci nell’organismo. La simulazione del comportamento dei diversi carrier tramite metodi quanto-meccanici è molto dispendiosa, mentre il machine learning (ML) costituisce una valida alternativa.
Il PoC realizzato con algoritmi di ML potrebbe essere un notevole aiuto per un’azienda farmaceutica o centro di ricerca, per studiare e preparare carrier adatti senza eseguire tutte le simulazioni. Infatti, con tempi e costi contenuti, si restringe il campo di ricerca a un numero minore di candidati su cui concentrare in un secondo momento ricerche più approfondite.
Lo studio di fattibilità ha caratterizzato una piattaforma adeguata a esigenze e dimensioni di una realtà professionale media e alla valutazione del software applicativo necessario in termini di risorse hardware, software e network.
Nella realizzazione dello studio di fattibilità si sono sviluppati sia pur in modo prototipale almeno due modelli di ML in grado di fare predizioni sulle relazioni struttura-proprietà di materiali microporosi metallo-organici (metal-organic frameworks, MOF).
I MOF, infatti, hanno la caratteristica di essere chimicamente molto versatili perché costituiti da unità strutturali modulabili e assemblabili con topologie diverse, come in un “lego molecolare”. Inoltre, i reticoli tridimensionali porosi sono caratterizzati da gabbie e canali di forma e dimensione diverse che li rendono selettivi alla cattura e al rilascio di molecole.
Si sono verificati i risultati ottenuti con molecole MOF per cui si è calcolato con esattezza la distribuzione delle cariche elettriche e i risultati ottenuti con il modello predittivo: l’accuratezza è impressionante ed è ora disponibile una Web App che permette di sottoporre le strutture MOF ai modelli di ML e ritorna la predizione di stabilità della struttura stessa.
La web App è accessibile al seguente URL: http://attractor.netsurf.it/
Progetto in sviluppo con fondi di investimento europei 2014/2020
Obiettivo tematico I – Ricerca, sviluppo tecnologico e innovazione Azione I.1.b.1.2 “Sostegno alle attività collaborative di R&S per lo sviluppo di nuove tecnologie sostenibili, di nuovi prodotti e servizi – Bando PASS
