Un gruppo di ricercatori ha messo assieme uno strumento che supera i metodi di sviluppo tradizionali
Un nuovo strumento di intelligenza artificiale in grado di prevedere le mutazioni virali potrebbe guidare i trattamenti per il Covid-19 e per le eventuali “prossime” pandemie. Il sistema, denominato EVEscape, sviluppato presso la Harvard Medical School e l’Università di Oxford, ha previsto con precisione le varianti più preoccupanti e frequenti del virus SARS-CoV-2 emerse durante la pandemia. Uno studio pubblicato su Nature ha rivelato una serie di risultati promettenti. Le previsioni di EVEscape si sono rivelate più accurate degli approcci sperimentali, e allo stesso tempo più veloci ed efficienti rispetto ai test di laboratorio. Lo strumento ha inoltre individuato con successo le terapie che avrebbero difficoltà a sconfiggere le nuove varianti. Le previsioni stanno già informando gli sforzi di monitoraggio della pandemia. Da oltre un anno, i ricercatori pubblicano classifiche bisettimanali dei nuovi ceppi di SARS-CoV-2 più preoccupanti. I risultati sono condivisi con gruppi tra cui l’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS).
“Ci sono ancora migliaia di nuovi ceppi che emergono ogni mese – troppi per essere testati sperimentalmente”, ha detto a TNW Pascal Notin, un ricercatore dell’Università di Oxford e coautore dello studio. “EVEscape ci consente di determinare rapidamente il livello di minaccia dei nuovi ceppi”. Notin e i suoi colleghi hanno utilizzato EVEscape anche per prevedere con successo le mutazioni dell’HIV e dell’influenza. Ora stanno testando lo strumento su virus meno conosciuti, che potrebbero causare pandemie, come Nipah e Lassa. In futuro, i ricercatori immaginano che EVEscape possa influenzare la progettazione del vaccino. Allo stato attuale, i vaccini e le terapie vengono testati retrospettivamente rispetto a precedenti mutazioni pandemiche. EVEscape potrebbe aggiungere valutazioni su “dove” potrebbe andare il virus in seguito. Ciò offre speranza per un nuovo trattamento potente: vaccini a prova di variante.
