Due considerazioni aggiuntive a quelle degli autori dell’articolo:
a) gli archivi biomedici da cui si ricavano molte informazioni strutturali e funzionali per il disegno di nuovi farmaci sono in uso da anni ed hanno accumulato, nel tempo, dati e informazioni molto eterogenee e discordanti che possono indurre distorsioni (bias) ed errori nei risultati (flaws), in particolare quando si fa uso dell’AI (artificial intelligence), indispensabile in questi casi. L’AI si usa con banche dati biomediche massive (BigData) che, per loro natura, devono essere totalmente “error free”, una delle cinque condizioni vincolanti dei sistemi a BigData per ottenere risultati e previsioni attendibili.
b) un farmaco è in genere progettato e disegnato per colpire un bersaglio molecolare molto specifico. Questa biomolecola target deve avere un ruolo chiave nella patologia tanto che una sua disattivazione (o attivazione) dovrebbe riequilibrare l’omeostasi metabolica perturbata (o qualcosa del genere). Per ottenere un qualche risultato con SARS-CoV-2 occorre conoscere con precisione i meccanismi molecolari utilizzati dalle 29 proteine virali nelle loro interazioni con l’ospite umano. Precisione significa il dove, il quando ed il come. Ad oggi nessuna di queste informazioni è presente in letteratura. Questo già spiega abbondantemente come andando a casaccio, i risultati siano discordi, senza scomodare i modelli matematici.
Un saluto