Ispirato all’articolo di BBC Future:

“AI is finding treatments for incurable diseases”
(9 marzo 2026)

By Massimo Usai

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Per decenni, migliaia di patologie hanno portato con sé una sentenza difficile da accettare: malattie incurabili. Malattie rare, tumori resistenti, disordini neurodegenerativi — condizioni che la medicina tradizionale faticava persino a diagnosticare in tempo utile, figuriamoci a trattare. Oggi, qualcosa sta cambiando in modo profondo. L’intelligenza artificiale sta riscrivendo le regole del gioco nella ricerca medica, e i risultati cominciano a essere straordinari.

Trovare un ago in un pagliaio

Uno dei casi più emblematici arriva dall’Università della Pennsylvania. Un paziente affetto da una rara malattia chiamata idiopathic multicentric Castleman’s disease (iMCD) stava per essere indirizzato alle cure palliative, quando un sistema di intelligenza artificiale ha analizzato 4.000 farmaci già esistenti e ha individuato l’adalimumab — un anticorpo monoclonale usato per artrite e morbo di Crohn — come il trattamento più promettente. Il paziente è entrato in remissione e, a distanza di quasi due anni, ci è rimasto.

Si tratta di un esempio di drug repurposing: l’uso di farmaci già approvati per malattie diverse da quelle per cui erano stati sviluppati. Malattie apparentemente molto diverse tra loro — nei sintomi, nella prognosi, persino nelle cause — possono condividere meccanismi molecolari comuni che le rendono trattabili con lo stesso farmaco. Trovare queste connessioni nascoste tra migliaia di dati era, fino a poco fa, umanamente impossibile.

AlphaFold e la rivoluzione delle proteine

Alla base di molte di queste scoperte c’è un progresso tecnico fondamentale: la comprensione delle proteine. Il modello AlphaFold di DeepMind ha mappato oltre 200 milioni di strutture proteiche in un solo anno — un’impresa che, secondo il CEO Demis Hassabis, avrebbe altrimenti richiesto un miliardo di anni di lavoro accademico.

Conoscere la struttura di una proteina significa capire come funziona, cosa va storto nelle malattie che la coinvolgono, e come progettare molecole e farmaci in grado di legarsi esattamente al punto giusto della sua superficie. Questo approccio ha già portato all’identificazione di nuovi bersagli terapeutici per alcuni tipi di cancro.

Diagnosi più veloci, vite salvate prima

L’AI non agisce solo nella fase di ricerca farmacologica, ma anche in quella diagnostica — spesso altrettanto critica per le malattie rare. Uno studio britannico ha dimostrato che uno strumento di intelligenza artificiale è in grado di rilevare il 64% delle lesioni cerebrali da epilessia che i radiologi avevano mancato.

Sul fronte predittivo, un sistema chiamato Delphi — addestrato sui dati medici di oltre 400.000 partecipanti alla UK Biobank — è in grado di prevedere più di 1.000 malattie fino a vent’anni prima che si manifestino, semplicemente analizzando la storia clinica di un paziente.

Comprimere il tempo della scoperta

Uno degli impatti più concreti dell’AI in medicina riguarda i tempi. I tassi di successo dei farmaci nella Fase I degli studi clinici sono saliti dall’40-65% fino all’80-90% grazie all’AI. Nel 2020, BenevolentAI identificò il baricitinib come possibile trattamento per il COVID-19 in appena due giorni. Tradizionalmente, lo sviluppo di un nuovo farmaco richiedeva oltre dieci anni e miliardi di dollari.

Un futuro a portata di mano?

Demis Hassabis, fondatore di DeepMind, ha dichiarato che l’eliminazione di tutte le malattie “è alla portata, forse nel prossimo decennio”. Un’affermazione audace, ma non priva di fondamento scientifico.

Per milioni di persone affette da malattie che un tempo non avevano nome né cura, l’intelligenza artificiale non è fantascienza: è già, concretamente, la differenza tra la vita e la morte.

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