Dalla teoria ai primi risultati concreti, ma la strada è ancora lunga
Un nuovo orizzonte per la scoperta di farmaci
Trovare un nuovo farmaco non è mai semplice: può voler dire testare milioni di molecole e impiegare anni di ricerca, con costi elevatissimi. Per tumori legati al gene KRas — uno dei bersagli più ostici in oncologia — le difficoltà aumentano ulteriormente. Oggi, però, si affaccia una possibilità inedita: usare computer quantistici, affiancati dall’intelligenza artificiale (IA), per accelerare il processo e ridurre drasticamente i tempi di sviluppo.
Cosa è stato fatto
Al congresso dell’American Chemical Society, il ricercatore Christoph Gorgulla (St. Jude Children’s Research Hospital) ha presentato i risultati di un progetto che combina quantum computing e IA. Partendo da un’enorme banca dati di molecole già note, il sistema ha generato e raffinato — in più cicli — circa un milione di candidati potenzialmente in grado di bloccare KRas.
Ne sono stati selezionati 15 e testati in laboratorio: due molecole hanno mostrato risultati promettenti, dimostrandosi in grado di spegnere l’attività di KRas nelle cellule. È la prima volta che composti progettati con il contributo del calcolo quantistico vengono sintetizzati e validati sperimentalmente.
Perché è importante
La tecnologia riduce i tempi di esplorazione chimica, evitando screening infiniti. Si tratta di un modello innovativo che integra calcolo quantistico e IA classica. È un segnale concreto che questa tecnologia non è più solo teoria, ma può produrre risultati misurabili.
Le cautele necessarie
Nonostante l’entusiasmo, i candidati ottenuti non sembrano ancora migliori dei farmaci già in sviluppo contro KRas. Inoltre, il sistema non ha raggiunto il cosiddetto quantum advantage (cioè un livello di prestazioni irraggiungibile dai computer classici). Per arrivarci serviranno ancora 4-5 anni di progressi tecnologici. E, come sempre, il percorso dai test in vitro alla pratica clinica è lungo e complesso.
Uno sguardo oltre la tecnologia
Più che una rivoluzione immediata, siamo davanti a un “primo passo concreto” che mostra le potenzialità di un approccio ibrido tra quantum e IA. Questo filone apre scenari interessanti anche per la sanità pubblica: ridurre i tempi di sviluppo di un farmaco significa accorciare la distanza fra ricerca e pazienti, e potenzialmente ridurre i costi di accesso alle cure.
Per i decisori pubblici e i manager sanitari, è importante guardare a queste innovazioni senza farsi travolgere dall’hype: i benefici reali arriveranno solo se accompagnati da investimenti costanti nella ricerca traslazionale, nella regolazione e nell’equità di accesso. La sfida sarà non solo tecnologica, ma anche politica e organizzativa.
Il quantum computing applicato alla medicina non è ancora pronto a rivoluzionare la pratica clinica, ma i segnali sono incoraggianti. Prepararsi a questa transizione significa comprendere i suoi potenziali, gestire le aspettative e mantenere lo sguardo sulla finalità più importante: rendere le terapie innovative disponibili in modo rapido, sicuro ed equo.