Cinquantamila.it La storia raccontata da Giorgio Dell'Arti

Joseph Coates, un trentasettenne statunitense dello stato di Washington, ha ricevuto dai medici poco meno di un anno fa una diagnosi che suonava come una sentenza di morte. Due le scelte: lasciare questo mondo a casa oppure in ospedale. A pesare sulle sue condizioni di salute una malattia rara del sangue, chiamata Sindrome POEMS, con gravi ripercussioni sui arti, cuore e reni. Il suo stato di salute era troppo compromesso anche per tentare un trapianto di cellule staminali, che avrebbe potuto dare una speranza all’uomo. Mentre Coates si rassegnava alla fine, la fidanzata ha interpellato un medico di Philadelphia, David Fajgenbaum, che la coppia aveva già incontrato in un convegno sulle malattie rare. E il medico ha suggerito all’oncologo di Coates, il dott. Wayne Gao, una terapia non convenzionale, basata su chemioterapia, immunoterapia e steroidi, mai sperimentata prima. Il punto chiave è che questa terapia è stata  suggerita dall’intelligenza artificiale.
Il dottor Gao inizialmente era reticente, perché temeva che il mix potesse porre fine prima del previsto alla vita del suo paziente. Ma poi è stato convinto dal fatto che non ci fossero altre alternative e che, in sostanza, «qualcuno doveva essere il primo a provare», ha riferito al New York Times che racconta la storia di Coates.
Il riadattamento dei farmaci
Com’è stato possibile che sia stata l’AI a proporre una cura innovativa? Si tratta di un metodo, in realtà non nuovo, per il riadattamento dei farmaci, ovvero per individuare trattamenti che utilizzino farmaci già presenti sul mercato. L’AI viene già impiegata in tutto il mondo per questo scopo ed è stata proprio la tecnologia sviluppata dal team del dott. Faigenbaum, presso l’Università della Pennsylvania, a salvare la vita al trentasettenne Coates. Un metodo che ha già individuato altre cure funzionanti.
Il ruolo dell’AI è quello di esaminare un «tesoro di medicine che potrebbe essere utilizzato per tante altre malattie», come affermato al Nyt Donald C. Lo, ex responsabile dello sviluppo terapeutico presso il National Center for Advancing Translational Sciences e responsabile scientifico presso Remedi4All. Non è un qualcosa di inedito ma, stando a quanto affermato dal Dr Lo, «l’intelligenza artificiale ci mette semplicemente dei razzi propulsori».
La soluzione trovata dall’AI
Presso l’Harvard Medical School, la dott.ssa Zitnik ha creato un modello di AI deputato alla ricerca di farmaci che possono essere riutilizzati a questo scopo. Ma tra i promotori di questo metodo, proprio il dottor Fajgenbaum, che a 25 anni si è salvato la vita in autonomia, grazie al riadattamento di farmaci.
Allora non ebbe il supporto dell’AI, ma riuscì ad individuare un farmaco in grado di mandare in remissione la malattia di Castleman di cui è affetto e per cui non c’è cura. Da quel momento si chiese se non esistessero altrettante soluzioni per altre malattie. Nel 2022 ha così fondato una no-profit chiamata Every Cure, volta a utilizzare l’apprendimento automatico per confrontare migliaia di farmaci e malattie contemporaneamente.
Ora presso il laboratorio in cui opera il suo team, vengono esaminati, con il supporto dell’apprendimento automatico, 4.000 farmaci con 18.500 malattie. Per ogni malattia, i farmaci ottengono un punteggio basato sulla probabilità di efficacia. Una volta fatte le previsioni, un team di ricercatori le esamina per trovare possibili terapie, esegue test di laboratorio oppure contatta medici disposti a provare i farmaci sui pazienti che spesso, come Coates, non hanno altre alternative. Ricerche simili sono effettuate in altre Università, non solo statunitensi, ma anche in Giappone e Cina.
Basta un prompt?
E alle volte basta un semplice prompt per giungere ad una soluzione. Come nel caso di un paziente di Birmingham, debilitato da vomito cronico. L’AI, alla richiesta «Mostraci ogni trattamento proposto nella storia della medicina per la nausea» ha mostrato una soluzione possibile che, una volta provata, ha dimostrato efficacia immediata, secondo Matt Might, un professore presso l’Università dell’Alabama a Birmingham, a capo dell’istituto che ha sviluppato il modello.
«Questo è un esempio di IA di cui non dobbiamo avere paura, di cui possiamo essere davvero entusiasti», ha affermato il dott. Grant Mitchell, un altro co-fondatore di Every Cure e compagno di corso di medicina del dott. Fajgenbaum. «Questo aiuterà molte persone» ha affermato al Nyt.
Il problema dietro questo metodo è che le aziende farmaceutiche non sono incentivate nell’utilizzare le proprie risorse a tal proposito, perché trovare metodi che coinvolgano vecchi farmaci è meno remunerativo delle terapie basate sullo sviluppo di nuovi farmaci. «Se usi l’AI per creare un nuovo farmaco, puoi guadagnare un sacco di soldi da quel nuovo farmaco. Se usi l’AI per trovare un nuovo uso per un vecchio farmaco poco costoso, nessuno ci guadagna niente», ha detto il dott. Fajgenbaum. E Coates? Ora sta bene e sembrerebbe aver messo su diversi chili muscoli.
Il rovescio della medaglia?
Sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale in ambito medico però non tutte le evidenze sono di segno positivo. Un report pubblicato su Communications Medicine (Nature) afferma che ad esempio le AI progettata per prevedere la possibilità di decesso di un paziente ricoverato in ospedale non sono in grado di rilevare il peggioramento delle condizioni di salute. Si tratta di alcuni modelli di apprendimento automatico che si basano solamente sui dati esistenti dei pazienti. E non hanno riconosciuto il 66% delle lesioni che potrebbero portare alla morte dei pazienti ricoverati.
Un altro studio, pubblicato invece su Health Affairs ha rilevato che circa il 65% degli ospedali statunitensi utilizza modelli predittivi assistiti dall’intelligenza artificiale, più comunemente per determinare i percorsi di salute dei pazienti ricoverati. La dott.ssa Daphne Yao, autore dello studio e professore di informatica al Virginia Tech, ha affermato ad Axios che «la formazione basata esclusivamente sui dati non è sufficiente».

ROBERTO COSENTINO