L’intelligenza artificiale contro le droghe. Un nuovo algoritmo a sostegno della lotta contro le droghe sintetiche

La lotta contro gli stupefacenti non conosce sosta, in particolare nelle società occidentali. Come attestano i numeri, infatti, negli ultimi decenni si è registrata una crescita costante del consumo di queste sostanze dannose, soprattutto tra i più giovani. E si sa che, aumentando la domanda, tende ad aumentare anche l’offerta, con la produzione continua di nuove droghe sintetiche. Ciò genera, di conseguenza, una sorta di competizione costante tra legge e chimica. Se i governi, infatti, mettono sotto controllo sempre più sostanze, i produttori sgusciano dalle maglie della legge creandone di nuove (le cosiddette “designer drugs” o “nuove sostanze psicoattive”), in genere varianti artificiali di sostanze come la metanfetamina, o i cannabinoidi, modificate in laboratorio con piccole alterazioni della loro struttura chimica, sufficienti a mantenere un effetto simile all’originale, ma abbastanza diverse perché, nel momento in cui vengono immesse sul mercato, risultino legali. Ovviamente, in questa assurda “rincorsa”, per forza di cose la legge finisce per restare sempre un passo indietro, essendo costretta a regolamentare le nuove sostanze solo dopo la loro distribuzione.

Ma ora, a quanto pare, a capovolgere questa frustrante competizione, potrebbe dare un importante contributo l’intelligenza artificiale (IA). Circa un anno fa (novembre 2021), infatti, un gruppo di ricerca, guidato da David Wishart dell’Università dell’Alberta (Canada), ha creato un nuovo algoritmo, denominato “DarkNPS”, capace – a detta degli autori – di prevedere quali saranno le nuove sostanze psicoattive che potrebbero entrare in scena in futuro; ciò consentirebbe quindi di metterle fuori legge in anticipo, o perlomeno di riconoscerle più rapidamente.

Purtroppo, trattandosi di prodotti sempre nuovi, si conosce poco sui possibili effetti tossici e le possibili conseguenze a lungo termine di queste sostanze di sintesi. I normali test per le sostanze stupefacenti, infatti, non le riconoscono rendendo difficile associare i casi di effetti acuti all’uso di tali droghe. Ma la scienza, comunque, ha pochi dubbi sul fatto che possono causare danni permanenti alla salute e decessi.

Ma come funziona il nuovo algoritmo predittivo? DarkNPS emula, su scala enormemente vasta, la stessa logica dei progettisti di stupefacenti. Dopo aver assimilato le strutture di 1753 sostanze psicoattive conosciute, infatti, esso ha generato quasi 9 milioni di possibili varianti. Una volta analizzato l’insieme di queste molecole “calcolate” da DarkNPS è stato possibile prevedere quelle che i chimici potrebbero sintetizzare più facilmente, ovvero le “designer drugs” che potrebbero arrivare sul mercato nel prossimo futuro. Beh, pare che il sistema funzioni davvero: dati alla mano, su un campione di 194 nuove droghe identificate dopo la messa a punto di DarkNPS, l’IA aveva previsto oltre il 90% di esse come molecole che sarebbero probabilmente comparse a breve!

Servendosi di questo ausilio, dunque, i legislatori e le agenzie che lottano contro il narcotraffico potrebbero finalmente giocare d’anticipo, mettendo fuori legge molecole prima ancora che vengano sintetizzate o messe sul mercato, e preparando strumenti di analisi capaci di identificarle. DarkNPS, infatti, non solo è in grado di predire quali molecole vanno tenute d’occhio, ma può anche aiutare a riconoscere le nuove droghe sintetiche quando queste vengono sequestrate. Finora, identificare una molecola sconosciuta richiede analisi chimiche piuttosto faticose e la disponibilità di quantità significative del materiale da analizzare. Ora invece, grazie alla banca dati delle potenziali droghe sintetiche originata da DarkNPS, è possibile usare esami più semplici e confrontarne i risultati con le molecole predette dall’IA per dedurre con buona probabilità di cosa si tratti. In definitiva, i tempi per identificare nuove droghe sintetiche potrebbero ridursi da mesi a giorni!

Ma, si sa, nessuno è perfetto, neanche DarkNPS. Esso, infatti, è in grado di scoprire soltanto varianti delle molecole con cui è stato addestrato, non di droghe sintetiche innovative. Né ha modo di prevedere l’attività psicoattiva delle molecole. “Da scienziati del farmaco – spiega Andrea Cavalli, direttore della linea di ricerca di biologia chimica e computazionale all’Istituto italiano di tecnologia – sappiamo che anche una piccola modifica chimica può portare a una molecola con un’attività biologica completamente diversa. Il fatto che questo algoritmo non verifichi l’attività biologica è un limite da superare in futuro”. Attività biologica, peraltro, non coincide necessariamente con “pericolo”; i derivati di sostanze psicoattive, ad esempio, possono in qualche caso essere utilizzate come “farmaci”. In futuro, tuttavia, potrebbe essere proprio l’IA a risolvere queste difficoltà attuali. È plausibile, infatti, che DarkNPS sia solo il primo strumento di una cassetta degli attrezzi informatica per la lotta alle droghe sintetiche.

Ad oggi, DarkNPS è usato dalla Drug Enforcement Agency statunitense e dalla polizia criminale tedesca tramite l’NPS Data Hub, ed è disponibile alle agenzie governative che ne facciano richiesta. Resta invece indisponibile al pubblico, per evitare che diventi fonte di ispirazione per i progettisti di nuove sostanze psicoattive. Tuttavia, l’asticella della sfida tra chi progetta sostanze e chi le vuole fermare sembra destinata ad alzarsi, anche perché i chimici dediti alla sintesi di nuove droghe sintetiche non sono certo degli sprovveduti. Del resto, è difficile pensare che la dipendenza da sostanze possa essere risolta solo mediante rimedi “tecnici”, senza mettere in gioco anche una incisiva azione sul piano socio-culturale ed educativo.