Steatoepatite non alcolica – Sfruttare la tecnica “machine learning” per trovare nuovi farmaci
“Gilead intende utilizzare anche la tecnologia del machine learning della startup californiana Insitro per identificare nuovi farmaci per il trattamento della steatoepatite non alcolica, una forma grave di steatosi epatica associata alla rapida progressione della fibrosi e che può anche portare a cirrosi e carcinoma epatocellulare. Sulla malattia si stanno focalizzando la ricerca e gli investimenti di alcune grandi compagnie farmaceutiche
Il machine learning, o apprendimento automatico, è un’applicazione di intelligenza artificiale che insegna a computer o robot ad agire in modo naturale, come gli esseri umani o gli animali, cioè imparando dall’esperienza, senza essere stati esplicitamente e preventivamente programmati.
In sostanza, gli algoritmi di machine learning usano metodi matematico-computazionali per apprendere informazioni direttamente dai dati, senza modelli matematici ed equazioni predeterminate. Gli algoritmi migliorano le loro prestazioni in modo adattivo, man mano che aumentano gli “esempi” da cui apprendere.
Insieme per nuovi farmaci contro la Nash
Le due aziende collaboreranno per implementare la piattaforma tecnologica di Insitro, che combina genomica funzionale, genetica umana e apprendimento automatico, per creare modelli della steatoepatite non alcolica (Nash) e identificare i target che ne influenzano la progressione o la regressione. Le informazioni che otterranno serviranno anche per prevedere le risposte dei pazienti a potenziali terapie.
L’accordo triennale prevede che Gilead possa portare avanti un massimo di 5 target farmacologici. Una volta identificati, si occuperà del loro sviluppo mentre Insitro ottiene un’opzione per co-svilupparli e co-commercializzarli negli Stati Uniti. Riceverà inoltre $15 mln in anticipo e fino a ulteriori $235 mln in funzione del raggiungimento di alcuni traguardi concordati, incluso un pagamento a breve termine di $35 mln legato ai risultati operativi…”
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Fonte: “Steatoepatite non alcolica, Gilead sfrutta anche il “machine learning” per trovare nuovi farmaci”, PHARMASTAR
