L’intelligenza artificiale entra sempre più nel cuore della ricerca biomedica e promette di cambiare il modo in cui vengono sviluppati i vaccini. È quanto emerge da uno studio pubblicato sulla rivista scientifica internazionale Nature Reviews Microbiology, firmato tra gli altri da Rino Rappuoli, direttore scientifico della Fondazione Biotecnopolo di Siena, Emanuele Andreano, responsabile del laboratorio di sierologia della stessa fondazione, e Jason McLellan dell’Università del Texas.
Il lavoro descrive una nuova strategia di progettazione dei vaccini, chiamata Reverse Vaccinology 3.0, che combina genomica, immunologia, biologia strutturale e modelli di intelligenza artificiale per individuare con maggiore precisione le parti dei virus contro cui sviluppare un vaccino.
In termini semplici, si tratta di un metodo che consente ai ricercatori di analizzare enormi quantità di dati biologici e individuare più rapidamente i bersagli immunologici, cioè le componenti dei patogeni che possono stimolare una risposta protettiva del sistema immunitario.
“Negli ultimi venticinque anni abbiamo visto evolvere profondamente il modo di sviluppare i vaccini”, spiega Rino Rappuoli. “Con la Reverse Vaccinology 3.0 integriamo genomica, immunologia e intelligenza artificiale per identificare antigeni e progettare vaccini in modo molto più rapido e razionale”.
Secondo il ricercatore, la capacità dei sistemi di intelligenza artificiale di analizzare enormi quantità di dati biologici rappresenta un cambio di passo importante. “L’intelligenza artificiale ci permette di individuare nuovi bersagli vaccinali in tempi che fino a pochi anni fa erano impensabili”, aggiunge.
Lo studio ripercorre anche le principali tappe dell’evoluzione della vaccinologia moderna. La prima rivoluzione è stata la reverse vaccinology, introdotta all’inizio degli anni duemila, che utilizzava l’analisi del genoma dei patogeni per identificare antigeni utili alla vaccinazione. Una seconda fase si è basata sullo studio degli anticorpi monoclonali umani, per comprendere quali parti di virus e batteri attivano davvero la risposta immunitaria.
La nuova fase, descritta nell’articolo, aggiunge a questi strumenti la potenza dell’intelligenza artificiale e della modellistica strutturale.
Il metodo è stato applicato anche allo studio del virus mpox, noto come vaiolo delle scimmie. Attraverso modelli di previsione strutturale basati su AlphaFold, uno dei sistemi di intelligenza artificiale più avanzati per la predizione delle strutture proteiche, i ricercatori sono riusciti a individuare un nuovo antigene neutralizzante, denominato OPG153.
La scoperta è stata poi confermata con tecniche di microscopia strutturale, rafforzando l’ipotesi che questo antigene possa rappresentare un nuovo bersaglio per lo sviluppo di vaccini o terapie immunologiche contro il virus.
Secondo gli autori dello studio, l’integrazione tra biologia e intelligenza artificiale potrebbe aprire una nuova fase nello sviluppo non solo di vaccini, ma anche di anticorpi terapeutici e altre strategie immunologiche. Le stesse tecnologie, in prospettiva, potrebbero essere applicate anche alla ricerca su tumori e malattie autoimmuni.
