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title: Un algoritmo per correggere i farmaci troppo “maschili” | Fondazione IBSA
description: Un algoritmo per prevedere in che modo molti farmaci attualmente in commercio, possono creare eventuali problemi inaspettati alle donne.
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[Blog | IBSA Foundation ](https://www.ibsafoundation.org/it/blog)

# [Un algoritmo per correggere i farmaci troppo “maschili” | Fondazione IBSA](https://www.ibsafoundation.org/it/blog/un-algoritmo-per-correggere-i-farmaci-troppo-maschili)

 Scritto da [Paolo Rossi Castelli](https://www.ibsafoundation.org/it/blog/author/paolo-rossi-castelli) | 15 ott 2020

Un algoritmo per prevedere, tramite sistemi di **intelligenza artificiale**, in che modo molti farmaci attualmente in commercio, **sperimentati** **quasi** **soltanto sugli uomini (**per varie ragioni), possono creare eventuali problemi inaspettati alle **donne**.

La nuova **formula matematica** si chiama **AwareDX** (acronimo di Analyzing Women At Risk for Experiencing Drug toXicity) ed è stata messa a punto dal Dipartimento di Informatica Biomedica della Columbia University di New York.

Di cosa si tratta? «Le donne impiegano più tempo a metabolizzare i farmaci – scrivono i ricercatori, sulla rivista scientifica Patterns, del gruppo **[Cell](https://www.cell.com/patterns/fulltext/S2666-3899(20)30142-2?_returnURL=https%253A%252F%252Flinkinghub.elsevier.com%252Fretrieve%252Fpii%252FS2666389920301422%253Fshowall%253Dtrue)** – e vanno incontro a un rischio doppio di sviluppare reazioni avverse, rispetto agli uomini. Purtroppo, però, queste differenze di sesso non vengono ancora valutate in modo completo».

AwareDX è nato proprio per cercare di individuare i possibili **punti deboli**, a proposito di determinati tipi di medicinali, e **prevenirli** in anticipo. Il sistema di intelligenza artificiale attinge al **FAERS** (FDA Adverse Event Reporting System), un grande **archivio della farmacovigilanza** negli Stati Uniti, che contiene le segnalazioni degli effetti avversi dei farmaci in commercio, arrivate dai consumatori, dagli operatori sanitari e dai produttori, negli ultimi 50 anni.

AwareDX raggruppa i dati in sottoinsiemi bilanciati per sesso, prima di cercare modelli e tendenze. Per migliorare i risultati, l’algoritmo ripete l’intero processo 25 volte. Grazie ad AwareDX i ricercatori hanno delineato ben **20.000 potenziali effetti differenti fra uomini e donne**, verificandone molti, tramite i dati del FAERS.

Ad esempio, si sono soffermati su un **gene** (un tratto attivo del DNA) chiamato **ABCB1**, che **governa**, nel caso di molti farmaci, la **quantità di medicinale utilizzabile dall’****organismo****, e il tempo di permanenza**. Questo gene è **più attivo negli uomini**, e AwareDX ha individuato due farmaci (uno contro il colesterolo e un antipsicotico) che producono effetti diversi, a seconda del sesso, proprio per l’azione di ABCB1.

«La cosa più importante per noi – ha spiegato Payal Chandak, uno degli autori dello studio – è che non solo abbiamo potuto disporre di un **database** degli eventi avversi, ma siamo anche riusciti a dimostrare la possibilità di prevedere in anticipo le **differenze genetiche** tra uomini e le donne per alcuni di questi eventi».

I ricercatori sperano che le “intuizioni” di AwareDX possano **aiutare i medici** a fare scelte più informate, quando **prescrivono farmaci**, soprattutto **alle donne**.

Ma perché la maggior parte dei medicinali viene sperimentata quasi soltanto sugli uomini? «Gli studi clinici – scrivono i ricercatori su Patterns – sono stati storicamente condotti su popolazioni di pazienti “omogenee” (per esempio, maschi bianchi).

Fino al 1993, la Food and Drug Administration (FDA, l’ente che regola e controlla l’uso dei medicinali negli Stati Uniti, ndr) ha designato le donne come uno speciale **sottogruppo** di pazienti durante le sperimentazioni cliniche. Un decennio dopo la revoca di questa “prescrizione”, le **donne** sono comunque rimaste **gravemente sottorappresentate negli studi clinici**».

Nelle sperimentazioni vengono inseriti soprattutto gli uomini, perché l’**organismo maschile **è **pi****ù stabile, **rispetto a quello delle donne. Il **ciclo mestruale **modifica di continuo l’assetto ormonale e influenza numerosissime reazioni biochimiche, a seconda delle diverse fasi: uno studio completo dovrebbe tenere conto di tutto questo, ma avrebbe **costi** molto più alti, e una maggiore **complessità** di gestione.

Le donne, comunque, non sono l’unica parte della popolazione sotto-studiata. Anche **intere etnie** vengono **trascurate** dalla ricerca, perché la maggior parte degli studi, soprattutto nel settore oncologico – come ha sottolineato recentemente Harold Varmus, premio Nobel per la medicina – vengono condotti su popolazioni bianche, non considerando a sufficienza gli altri gruppi.

Varmus, ha lanciato, a questo proposito, il **[progetto Polyethnic-1000](https://www.nygenome.org/research-areas/cancer/polyethnic-1000/)**, insieme al New York Genome Center, per cercare di modificare la situazione.

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