AI e doping: il rischio di un futuro in cui la tecnologia diventa un alleato del doping

Il ciclismo si trova a un punto di svolta con l’introduzione dell’intelligenza artificiale (AI), un’innovazione che potrebbe rivoluzionare la gestione del doping e la performance degli atleti. L’AI, in grado di analizzare grandi quantità di dati e prevedere risultati, potrebbe diventare un’arma a doppio taglio: un’opportunità per migliorare la sicurezza e la trasparenza, ma anche un rischio per l’anti-doping. L’esperto in doping, Yannis Pitsiladis, ha sottolineato che l’AI potrebbe aiutare a identificare nuovi farmaci e a creare modelli personalizzati per gli atleti, ma allo stesso tempo potrebbe facilitare l’uso di sostanze non rilevate. La questione si complica ulteriormente con l’uso di digital twin, una tecnologia che potrebbe permettere di simulare le risposte fisiologiche di un atleta, rendendo il doping più sofisticato e difficile da rilevare.

AI e la creazione di nuovi farmaci

La capacità dell’AI di progettare nuovi farmaci sta già mostrando i suoi effetti nel mondo della medicina. Nel 2025, l’azienda biotech Insilico Medicine ha sviluppato un farmaco per la fibrosi polmonare, Rentosertib, utilizzando un modello AI. Questo ha aperto la strada a una domanda cruciale: se l’AI può accelerare la scoperta di farmaci, potrebbe anche creare sostanze performance-enhancing non rilevate dagli anti-doping? L’esperto in doping ha spiegato che, sebbene non si siano ancora visto casi di farmaci completamente nuovi, esistono già esempi di sostanze come GW1516, che è stato utilizzato da atleti e successivamente bandito per i suoi effetti cancerogeni. L’AI potrebbe rendere più efficiente la modifica di farmaci esistenti, aumentando il rischio di uso illegale.

La tecnologia potrebbe rendere il doping più sofisticato e difficile da rilevare. L’AI potrebbe anche aiutare a personalizzare l’uso di sostanze, analizzando dati fisiologici e genetici per identificare le combinazioni più efficaci. Tuttavia, questa capacità potrebbe essere sfruttata per sviluppare farmaci non rilevati, aumentando la complessità del lavoro degli anti-doping.

Il digital twin e il doping personalizzato

Il concetto di digital twin, un modello virtuale di un atleta basato su dati fisiologici e genetici, potrebbe rivoluzionare non solo la preparazione sportiva, ma anche il doping. I dati raccolti su potenza, frequenza cardiaca, velocità e alimentazione potrebbero essere utilizzati per creare un modello che simula le risposte di un atleta specifico. Questo potrebbe permettere di identificare le sostanze o le strategie con il massimo beneficio e il minimo impatto rilevabile. Yannis Pitsiladis ha spiegato che, con dati sufficienti, l’AI potrebbe prevedere combinazioni di farmaci come testosterone, EPO e cortisone, ottimizzando il loro effetto.

Il digital twin potrebbe rendere il doping più difficile da rilevare. Tuttavia, l’esperto ha anche sottolineato che l’AI potrebbe aiutare l’anti-doping a comprendere meglio i comportamenti degli atleti e a rilevare anomalie. Il lavoro di Dr. Michael Skinnider, che utilizza l’AI per prevedere le strutture chimiche di nuovi farmaci e migliorare la rilevazione di sostanze vietate, mostra come la tecnologia possa essere un alleato nella lotta al doping.

Il ciclismo ha già visto un’evoluzione con il passaggio da “Cycling 1.0” a “Cycling 2.0”, un periodo in cui la collaborazione tra scienziati, medici e atleti ha migliorato la trasparenza e la sicurezza. Ora, con l’arrivo di “Cycling 3.0”, l’AI potrebbe ampliare queste opportunità, ma solo se utilizzata con responsabilità. Mikel Zabala, ex direttore di performance di Movistar, ha avvertito che l’AI potrebbe portare il ciclismo a un’epoca simile a quella di Armstrong e Operation Puerto, se non viene gestita con attenzione. Il rischio è che l’AI possa facilitare il doping, rendendolo più sofisticato. L’esperto ha sottolineato che l’AI non deve sostituire il giudizio umano, ma deve essere integrata in un contesto di trasparenza e responsabilità. L’obiettivo è non solo prevedere le prestazioni, ma anche proteggere il significato dello sport, mantenendo il controllo degli atleti e dei loro allenatori.

Il futuro del ciclismo dipende da come l’AI sarà utilizzata. Se ben gestita, potrebbe portare a un’era di maggiore efficienza, personalizzazione e sicurezza. Tuttavia, il rischio è che l’AI possa anche facilitare il doping, rendendolo più sofisticato e difficile da rilevare. La sfida è trovare un equilibrio tra innovazione e integrità, garantendo che la tecnologia non venga utilizzata per compromettere i valori dello sport. Il ciclismo deve affrontare questa transizione con prudenza, mantenendo il controllo degli at