{"id":62751,"date":"2025-07-22T12:28:41","date_gmt":"2025-07-22T10:28:41","guid":{"rendered":"https:\/\/go-microdose.com\/blog\/lia-scopre-oltre-100-000-nuovi-composti-psichedelici\/"},"modified":"2026-04-10T14:02:25","modified_gmt":"2026-04-10T12:02:25","slug":"lia-scopre-oltre-100-000-nuovi-composti-psichedelici","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/go-microdose.com\/it\/blog\/lia-scopre-oltre-100-000-nuovi-composti-psichedelici\/","title":{"rendered":"L&#8217;IA scopre oltre 100.000 nuovi composti psichedelici"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<span style=\"font-weight: 400;\">L&#8217;intelligenza artificiale (IA) sta trasformando rapidamente la scoperta di farmaci e gli psichedelici non fanno eccezione. In recenti sviluppi, gli scienziati hanno sfruttato gli strumenti di IA per identificare   <\/span><b>oltre 100.000 potenziali nuovi composti psichedelici<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Non si tratta solo di sostanze chimiche casuali: sono candidati che si prevede interagiscano con gli stessi recettori cerebrali bersagliati dai noti psichedelici, il che potrebbe portare a nuove terapie per la salute mentale. Questa svolta dimostra la potenza dell&#8217;apprendimento automatico nella chimica, utilizzando algoritmi per esplorare lo spazio chimico ben oltre ci\u00f2 che gli esseri umani potrebbero fare manualmente. <\/span><\/p>\n<p><b>In questo blog spiegheremo come l&#8217;IA ha raggiunto questo traguardo, quali metodi sono stati utilizzati (dai modelli di deep learning alla chimica generativa) e cosa potrebbe significare per il futuro della ricerca e dei trattamenti psichedelici.<\/b>[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8221;Come l&apos;IA ha trovato centinaia di migliaia di candidati psichedelici&#8221; use_theme_fonts=&#8221;yes&#8221; css=&#8221;&#8221;][vc_single_image image=&#8221;58403&#8243; img_size=&#8221;full&#8221; css_animation=&#8221;none&#8221; css=&#8221;.vc_custom_1753180010418{margin-top: 20px !important;margin-bottom: 50px !important;}&#8221; el_class=&#8221;image-with-shadow&#8221;][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]La scoperta di oltre 100.000 nuove molecole simili a quelle psichedeliche \u00e8 stata resa possibile combinando la modellazione proteica basata sull&#8217;IA con lo screening virtuale dei farmaci.<\/p>\n<p>I ricercatori hanno sfruttato AlphaFold di DeepMind, un&#8217;IA all&#8217;avanguardia che predice le strutture proteiche, per modellare la forma dei principali recettori cerebrali coinvolti negli effetti psichedelici.<\/p>\n<p>Uno di questi bersagli era il recettore della serotonina 5-HT2A, il sito primario a cui si legano l&#8217;LSD e la psilocibina per indurre esperienze psichedeliche.<\/p>\n<p>Con un modello accurato del recettore a disposizione, i chimici computazionali hanno potuto utilizzare lo screening virtuale per valutare come milioni (persino miliardi) di strutture chimiche potrebbero adattarsi al sito di legame di quel recettore.[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8221;Il ruolo di AlphaFold&#8221; use_theme_fonts=&#8221;yes&#8221; css=&#8221;&#8221;][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]AlphaFold ha fornito modelli 3D di alta qualit\u00e0 delle proteine recettoriali. Questo \u00e8 stato fondamentale perch\u00e9 conoscere la forma precisa del sito attivo di un recettore permette allo screening virtuale di essere molto pi\u00f9 efficace. <\/p>\n<p>In precedenza, l&#8217;ottenimento di tali strutture proteiche dipendeva da tecniche di laboratorio come la cristallografia a raggi X o la criomicroscopia elettronica (cryo-EM), che richiedono mesi o anni. Le previsioni di AlphaFold sono disponibili \u201cpremendo un pulsante\u201d, accelerando drasticamente il processo.[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8221;Screening virtuale&#8221; use_theme_fonts=&#8221;yes&#8221; css=&#8221;&#8221;][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]I ricercatori hanno poi impiegato algoritmi di docking, programmi informatici che cercano di \u201cincastrare\u201d le molecole virtuali nel modello del recettore come pezzi di un puzzle.<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Centinaia di milioni di molecole sono state sottoposte a \u201cdocking\u201d virtuale per vedere quali potessero legarsi bene.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Da questo enorme catalogo di possibilit\u00e0, l&#8217;IA ha segnalato centinaia di migliaia di risultati che presentavano forti interazioni previste con il recettore.<\/li>\n<\/ul>\n<p>In sostanza, l&#8217;IA ha setacciato un pagliaio di spazio chimico ed ha estratto un numero enorme di \u201caghi\u201d.<\/p>\n<p>Ci\u00f2 che ha sbalordito gli scienziati non \u00e8 stata solo la quantit\u00e0 di nuovi composti, ma la loro novit\u00e0.<\/p>\n<p>\u201cNon c&#8217;erano due molecole uguali. Non si somigliavano nemmeno\u201d. \u2013 <i>Dr. Brian Shoichet<\/i><\/p>\n<p>Eppure, sia i set identificati dall&#8217;IA che quelli tradizionali hanno mostrato tassi di successo simili nei test di laboratorio, il che significa che i risultati virtuali di AlphaFold avevano la stessa probabilit\u00e0 di funzionare di quelli ottenuti con le tecniche pi\u00f9 vecchie.<\/p>\n<p>In effetti, lo screening basato sull&#8217;IA ha persino identificato alcuni dei pi\u00f9 potenti attivatori del recettore della serotonina, superando l&#8217;approccio convenzionale sotto questo aspetto.<\/p>\n<p>\u201cAlphaFold \u00e8 un&#8217;assoluta rivoluzione. Se abbiamo una buona struttura, dovremmo essere in grado di usarla per la progettazione di farmaci\u201d. \u2013 <i>Dr. Jens Carlsson<\/i>[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8221;Metodi di apprendimento automatico dietro la scoperta&#8221; use_theme_fonts=&#8221;yes&#8221; css=&#8221;&#8221;][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<span style=\"font-weight: 400;\">Quindi, quali specifici metodi di IA e apprendimento automatico hanno reso possibile tutto questo?<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">  Ci sono state due parti fondamentali:<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Deep learning per la previsione della struttura proteica<\/b><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Modelli generativi per la progettazione di molecole<\/b><\/li>\n<\/ol>\n<p>[\/vc_column_text][vc_single_image image=&#8221;62759&#8243; img_size=&#8221;full&#8221; css_animation=&#8221;none&#8221; css=&#8221;.vc_custom_1753179964287{margin-top: 20px !important;margin-bottom: 50px !important;}&#8221; el_class=&#8221;image-with-shadow&#8221;][vc_custom_heading text=&#8221;Deep learning per le strutture proteiche<br \/>\n&#8221; use_theme_fonts=&#8221;yes&#8221; css=&#8221;&#8221;][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]AlphaFold stesso \u00e8 alimentato dal deep learning. \u00c8 stato addestrato su strutture proteiche note e ha imparato a prevedere come le sequenze di amminoacidi si ripiegano in forme 3D. <\/p>\n<p>Entro il 2022, AlphaFold aveva previsto le strutture di quasi tutte le proteine del corpo umano, comprese quelle rilevanti per gli psichedelici. Disporre di queste strutture ha permesso il docking virtuale descritto sopra. <\/p>\n<p>Questo dimostra un&#8217;applicazione dell&#8217;IA che \u201ccambia le carte in tavola\u201d: usare le previsioni quando gli esperimenti sono troppo lenti.[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8221;Modelli di chimica generativa&#8221; use_theme_fonts=&#8221;yes&#8221; css=&#8221;&#8221;][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]Oltre a scansionare le librerie di molecole esistenti, l&#8217;IA pu\u00f2 anche inventare nuove molecole da zero. I modelli generativi \u2013 una classe di modelli di apprendimento automatico \u2013 sono come chimici fantasiosi che creano nuove strutture chimiche che soddisfano determinati criteri. <\/p>\n<p>Per esempio:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Un team di ricerca ha sviluppato un sistema chiamato MegaSyn, che utilizza reti neurali profonde (basate su LSTM) per generare nuovi analoghi psichedelici.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Hanno \u201cpreparato\u201d il modello con strutture psichedeliche note (come quelle di LSD, psilocibina, ibogaina, ecc.) e poi lo hanno lasciato spaziare e produrre variazioni.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Il risultato? L&#8217;IA ha generato 100.000 nuovi composti che prima non esistevano. <\/li>\n<\/ul>\n<p>Questi sono stati poi filtrati e valutati con criteri multi-obiettivo, come:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Attivit\u00e0 prevista su un recettore bersaglio<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Somiglianza con un farmaco (drug-likeness)<\/li>\n<\/ul>\n<p>In una straordinaria convalida di questo approccio, i primi 50 suggerimenti dell&#8217;IA includevano il tabernantalog, un promettente analogo psichedelico che i chimici avevano inventato un paio di anni prima.[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8221;Come funziona la chimica generativa<br \/>\n&#8221; use_theme_fonts=&#8221;yes&#8221; css=&#8221;&#8221;][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]La chimica generativa impiega spesso architetture di deep learning come:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Reti neurali ricorrenti (RNN)<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Autoencoder variazionali (VAE)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questi vengono addestrati su milioni di molecole note. Imparano il \u201clinguaggio della chimica\u201d (spesso usando stringhe SMILES) e poi generano nuove \u201cfrasi\u201d (molecole) che seguono i modelli appresi. <\/p>\n<p>Approcci pi\u00f9 avanzati utilizzano:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Apprendimento per rinforzo<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Algoritmi genetici<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questi metodi sono guidati da funzioni di ricompensa, come:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Quanto bene la molecola potrebbe attivare un certo recettore<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Quanto \u00e8 \u201csimile a un farmaco\u201d<\/li>\n<\/ul>\n<p>L&#8217;IA non genera molecole in modo casuale: si orienta verso le propriet\u00e0 farmacologiche desiderate.[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8221;Implicazioni per la ricerca e i trattamenti<br \/>\n&#8221; use_theme_fonts=&#8221;yes&#8221; css=&#8221;&#8221;][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]L&#8217;identificazione di oltre 100.000 nuovi composti psichedelici da parte dell&#8217;IA non \u00e8 solo un numero elevato: potrebbe segnare una nuova era per la scienza psichedelica.<\/p>\n<p><strong>Scoperta di farmaci pi\u00f9 rapida<\/strong><br \/>\nCi\u00f2 che prima richiedeva ai chimici anni di sintesi e test pu\u00f2 ora essere accelerato drasticamente.<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">L&#8217;IA pu\u00f2 proporre molecole in pochi giorni<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Robot di sintesi automatizzati possono produrle e testarle ad alto rendimento<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questo potrebbe portare a una rapida espansione della pipeline di medicinali psichedelici.<\/p>\n<p><strong>Nuovi trattamenti<br \/>\n<\/strong>Molti dei composti scoperti dall&#8217;IA sono strutturalmente distinti dagli psichedelici classici.<br \/>\nPer esempio:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">I ricercatori sono interessati ad analoghi non allucinogeni che mantengano gli effetti terapeutici (come i benefici antidepressivi o di neuroplasticit\u00e0) senza il viaggio intenso.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Se alcuni di questi 100.000 composti corrispondono a questo profilo, potrebbero diventare terapie psichedeliche di nuova generazione.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u201cMolti bersagli farmacologici potrebbero non cedere facilmente agli strumenti sperimentali esistenti\u201d. \u2013 <i>Dr. Carlsson<\/i>[\/vc_column_text][vc_single_image image=&#8221;62761&#8243; img_size=&#8221;full&#8221; css_animation=&#8221;none&#8221; css=&#8221;.vc_custom_1753179942835{margin-top: 20px !important;margin-bottom: 50px !important;}&#8221; el_class=&#8221;image-with-shadow&#8221;][vc_custom_heading text=&#8221;Comprendere le relazioni struttura-attivit\u00e0 (SAR)&#8221; use_theme_fonts=&#8221;yes&#8221; css=&#8221;&#8221;][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]Con cos\u00ec tante nuove molecole, gli scienziati possono studiare come lievi cambiamenti nella struttura alterino gli effetti.<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">L&#8217;IA pu\u00f2 indicare modelli nella progettazione molecolare<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Aiuta a capire perch\u00e9 alcuni composti causano allucinazioni mentre altri no<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Informa la progettazione di farmaci psichedelici pi\u00f9 sicuri ed efficaci<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8221;Efficienza delle risorse&#8221; use_theme_fonts=&#8221;yes&#8221; css=&#8221;&#8221;][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]Fidandosi dei modelli di IA come AlphaFold:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">I team di ricerca potrebbero saltare i passaggi di laboratorio pi\u00f9 lenti<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Un team ha stimato che le strutture previste dall&#8217;IA potrebbero far progredire un progetto di anni<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Questo fa risparmiare tempo e denaro, cosa particolarmente importante in campi sottofinanziati come quello degli psichedelici<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8221;Legittimit\u00e0 della ricerca psichedelica&#8221; use_theme_fonts=&#8221;yes&#8221; css=&#8221;&#8221;][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]Il successo dell&#8217;IA in questo settore aumenta la credibilit\u00e0 della scienza psichedelica.<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\u00c8 allineata con la tecnologia all&#8217;avanguardia<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Pu\u00f2 attirare pi\u00f9 finanziamenti e interesse da parte di aziende farmaceutiche e investitori<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Aziende come Schr\u00f6dinger Inc. stanno esplorando questo campo, pur notando che l&#8217;IA non \u00e8 una soluzione magica<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questa convergenza posiziona gli psichedelici all&#8217;avanguardia delle biotecnologie, non ai margini.[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8221;Approfondimenti degli esperti sulla rivoluzione IA-psichedelica&#8221; use_theme_fonts=&#8221;yes&#8221; css=&#8221;&#8221;][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]I ricercatori sia dell&#8217;IA che della farmacologia sono entusiasti di questi sviluppi.<\/p>\n<p>\u201cSarebbe molto comodo se potessimo premere il pulsante e ottenere una struttura da usare per la scoperta di ligandi\u201d. \u2013 <i>Dr. Jens Carlsson<\/i><\/p>\n<p>Il Dr. Brian Shoichet e il Dr. Bryan Roth erano inizialmente scettici, ma hanno poi capito che AlphaFold poteva identificare molecole farmacologiche diverse, ma altrettanto promettenti.<\/p>\n<p>\u201c\u00c8 un risultato genuinamente nuovo\u201d. \u2013 <i>Dr. Shoichet<\/i>[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8221;Cautela ed equilibrio&#8221; use_theme_fonts=&#8221;yes&#8221; css=&#8221;&#8221;][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]Non tutti sono ciecamente ottimisti.<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Karen Akinsanya di Schr\u00f6dinger Inc. sottolinea che le previsioni dell&#8217;IA non sono sempre utili.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">In circa un terzo dei casi, possono dare una spinta alla scoperta. In altri, possono trarre in inganno. <\/li>\n<\/ul>\n<p>L&#8217;esperienza umana e i test di laboratorio rimangono essenziali.<br \/>\nL&#8217;IA amplia l&#8217;imbuto, ma sono gli esseri umani a sviluppare i farmaci.[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8221;Possibilit\u00e0 future&#8221; use_theme_fonts=&#8221;yes&#8221; css=&#8221;&#8221;][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]L&#8217;IA \u201cpensa\u201d alla chimica in modo diverso dagli esseri umani.<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Alcuni psichedelici progettati dall&#8217;IA potrebbero legarsi in modi che non ci aspettavamo<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Questo potrebbe portare a farmaci di precisione con effetti finemente sintonizzati<\/li>\n<\/ul>\n<p>Startup come MindState Design Labs mirano a progettare molecole che producano sottoinsiemi specifici di esperienze psichedeliche, aprendo le porte a risultati di salute mentale su misura.[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8221;Conclusione: una nuova frontiera per la scienza psichedelica&#8221; use_theme_fonts=&#8221;yes&#8221; css=&#8221;&#8221;][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]L&#8217;uso dell&#8217;IA per scoprire oltre 100.000 composti simili a quelli psichedelici \u00e8 una dimostrazione drammatica di come la tecnologia possa accelerare la scienza.<\/p>\n<p>\u201cStiamo letteralmente assistendo a nuovi psichedelici sognati da un computer e portati nella realt\u00e0\u201d.<\/p>\n<p>Questo potrebbe inaugurare un&#8217;era di \u201cPsichedelici 2.0\u201d, in cui:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">I farmaci sono creati dall&#8217;IA<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">La guarigione \u00e8 massimizzata<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">I rischi sono minimizzati<\/li>\n<\/ul>\n<p>Immagina:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Nuovi antidepressivi con una potenza pari a quella degli psichedelici, ma senza allucinazioni<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Nuove esperienze che trattano condizioni precedentemente intrattabili<\/li>\n<\/ul>\n<p>Sebbene i test clinici completi richiedano tempo, il viaggio \u00e8 iniziato.<\/p>\n<p><strong>Il punto fondamentale:<\/strong><br \/>\nL&#8217;IA non sostituir\u00e0 i chimici o gli psichiatri, ma potenzia la scoperta in un campo rimasto dormiente per decenni. Le porte della chimica psichedelica sono state spalancate. <\/p>\n<p>Per chiunque sia interessato agli psichedelici \u2013 che sia un utilizzatore, uno scienziato o un osservatore \u2013 si tratta di uno sviluppo entusiasmante.<br \/>\nLa rinascita psichedelica ha appena ricevuto un aggiornamento high-tech e i prossimi anni potrebbero essere i pi\u00f9 emozionanti di sempre.<\/p>\n<p><strong>Fonti:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Callaway, E. (2024).  <i>Un programma di IA trova migliaia di possibili psichedelici. Porteranno a nuovi farmaci? <\/i>  Scientific American\/Nature\u200b <a href=\"https:\/\/www.scientificamerican.com\/article\/ai-program-finds-thousands-of-possible-psychedelics-will-they-lead-to-new-drugs\/#:~:text=Researchers%20have%20used%20the%20protein,or%20even%20years%2C%20to%20determine\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">scientificamerican.com<br \/>\n<\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Mushtaq, Z. (2024). <i>AlphaFold rimodella il panorama della scoperta di farmaci<\/i>. Mugglehead Magazine\u200b <a href=\"https:\/\/mugglehead.com\/alphafold-reshapes-drug-discovery-landscape\/#:~:text=In%20recent%20research%2C%20the%20artificial,of%20potential%20new%20psychedelic%20molecules\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">mugglehead.com<\/a> <\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Jane (2024). <i>Scienziati britannici usano l&#8217;IA per la ricerca sui farmaci psichedelici<\/i>. PsychedelicExperience.net\u200b <a href=\"https:\/\/www.psychedelicexperience.net\/uk-scientists-use-ai-for-psychedelic-drug-research\/#:~:text=In%20their%20tests%2C%20Roth%20and,%E2%80%9D\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">psychedelicexperience.net<\/a> <\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Alexander, R., &amp; Hocevar-Trnka, J. (2024). <i>RE104: un nuovo psichedelico ad azione rapida per la depressione post-partum<\/i>. Psychiatric Times\u200b <a href=\"https:\/\/www.psychiatrictimes.com\/view\/re104-a-novel-fast-acting-psychedelic-for-postpartum-depression#:~:text=Key%20Takeaways\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">psychiatrictimes.com<\/a> <\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">MegaSyn Research (2022). <i>Integrazione della progettazione molecolare generativa e della fattibilit\u00e0 sintetica<\/i>. ACS Omega (PMC)\u200b <a href=\"https:\/\/pmc.ncbi.nlm.nih.gov\/articles\/PMC9178760\/#:~:text=0,Figure%209B%2CC\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">pmc.ncbi.nlm.nih.gov<\/a> <\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][vc_btn title=&#8221;Inizia a fare acquisti&#8221; link=&#8221;url:https%3A%2F%2Fgo-microdose.com%2Fit%2Fshop%2F|&#8221;][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]L&#8217;intelligenza artificiale (IA) sta trasformando rapidamente la scoperta di farmaci e gli psichedelici non fanno eccezione. In recenti sviluppi, gli scienziati hanno sfruttato gli strumenti di IA per identificare oltre 100.000 potenziali nuovi composti psichedelici. Non si tratta solo di sostanze chimiche casuali: sono candidati che si prevede interagiscano con gli stessi recettori cerebrali [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":5548,"featured_media":62757,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[222],"tags":[],"class_list":["post-62751","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ricerca"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/go-microdose.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/62751","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/go-microdose.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/go-microdose.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/go-microdose.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5548"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/go-microdose.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=62751"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/go-microdose.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/62751\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/go-microdose.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/62757"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/go-microdose.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=62751"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/go-microdose.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=62751"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/go-microdose.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=62751"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}