Batteri sempre più forti, ma l’intelligenza artificiale può batterli
L’antibiotico-resistenza è una delle emergenze sanitarie più gravi del XXI secolo. I batteri stanno diventando sempre più resistenti ai farmaci che un tempo li neutralizzavano, e secondo il Centro europeo per il controllo delle malattie (Ecdc) l’Italia è tra i Paesi più colpiti.
Nel 2024 sono stati registrati circa 12.000 decessi riconducibili a infezioni resistenti agli antibiotici, un numero che ci colloca ai vertici della classifica europea. Parallelamente, il consumo di antibiotici nel nostro Paese è cresciuto: nel 2023 si è arrivati a 22,4 dosi giornaliere definite ogni 1.000 abitanti, con un incremento del 6,3 % rispetto all’anno precedente (dati Aifa, 2025) e secondo le stime dell’Agenzia europea «ha un costo annuo per il nostro Ssn di 2,4 miliardi di euro, con 2,7 milioni di posti letto occupati a causa di queste infezioni», afferma il presidente Aifa Robert Nisticò.
Un uso eccessivo e spesso inappropriato contribuisce ad alimentare un fenomeno che oggi non riguarda più solo gli ospedali, ma anche le infezioni comuni della vita quotidiana.
Per affrontare questa minaccia, l’Italia ha adottato il Piano nazionale di contrasto all’antimicrobico-resistenza (Pncar 2022-2025), basato sull’approccio “One Health”, che riconosce l’interconnessione tra salute umana, animale e ambientale. Tuttavia, le strategie preventive devono procedere di pari passo con l’innovazione nella ricerca di nuovi antibiotici, un settore che per decenni ha subito una forte battuta d’arresto.
Ed è proprio qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale. Modelli di Ai generativa e machine learning stanno rivoluzionando la scoperta di nuove molecole, riducendo tempi e costi di sviluppo. In diversi progetti internazionali, reti neurali e modelli linguistici vengono “addestrati” su enormi database chimici per identificare automaticamente strutture potenzialmente efficaci contro ceppi multiresistenti.
Fonte: Il Sole 24 Ore