Michele Boldrin & Noisefromamerika

Ogni mese la Redazione STEM commenterà alcune news scientifiche HOT apparse sui media generalisti, collegate ad articoli scientifici recenti di rilevanza internazionale. Rispetto alle news tradizionali, avremo piu’ tempo per analizzare e decostruire le notizie e le pubblicazioni scientifiche a cui fanno riferimento. In questa puntata parleremo di due strategie opposte per trovare nuovi antibiotici. Nella prima gli antibiotici sono identificati in grandi banche dati di composti chimici, utilizzando tecniche di deep learning. Rispetto al deep learning classico, il cosiddetto “explainable deep learning” permette di ottenere informazioni sull’attivita’ dei nuovi antibiotici a partire dalla loro struttura. Si tratta quindi di un passo avanti, nella direzione di una vera intelligenza artificiale, che incorpora metodi e tecniche del ragionameno umano. La seconda strategia e’ piu’ “tradizionale” e consise nel modificare antibiotici gia’ noti, la cui efficacia e’ diminuita nel tempo per l’insorgenza di antibioticore