Scoperta del primo farmaco AI: i robot possono aiutare gli scienziati a scoprire nuovi farmaci?

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  Preveggenza quantistica
• 22 Agosto 2022

Riepilogo approfondimenti

I costi elevati e i tassi di fallimento nello sviluppo di farmaci tradizionali stanno spingendo le aziende farmaceutiche a investire in tecnologie di intelligenza artificiale (AI) per aumentare l’efficienza della ricerca e ridurre i costi. L’intelligenza artificiale sta trasformando il settore identificando rapidamente nuovi bersagli farmacologici e consentendo trattamenti personalizzati. Questo spostamento verso l’intelligenza artificiale sta rimodellando il panorama farmaceutico, dal cambiamento dei requisiti lavorativi per i chimici all’avvio di dibattiti sui diritti di proprietà intellettuale dell’intelligenza artificiale.

Contesto di scoperta di farmaci AI-first

Il tipico progetto di sviluppo di farmaci costa 2.6 miliardi di dollari. La pressione è alta per gli scienziati, poiché 9 terapie candidate su 10 non raggiungono le approvazioni normative. Di conseguenza, le aziende farmaceutiche stanno investendo in modo aggressivo nelle piattaforme di intelligenza artificiale negli anni '2020 per aumentare l'efficacia della ricerca riducendo i costi. 

Diverse tecnologie di intelligenza artificiale vengono utilizzate nella scoperta di farmaci, tra cui l'apprendimento automatico (ML), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la visione artificiale. ML analizza i dati provenienti da varie fonti, tra cui letteratura scientifica, studi clinici e cartelle cliniche dei pazienti. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per identificare modelli che possono suggerire nuovi bersagli farmacologici o portare allo sviluppo di trattamenti più efficaci. La PNL, un modello predittivo basato sul linguaggio, viene utilizzato per estrarre dati dalla letteratura scientifica, che possono evidenziare nuovi modi in cui i farmaci esistenti potrebbero essere sviluppati. Infine, la visione artificiale analizza le immagini di cellule e tessuti, che possono identificare i cambiamenti associati alle malattie.

Un esempio di azienda farmaceutica che utilizza l'intelligenza artificiale per sviluppare nuovi farmaci è Pfizer, che utilizza IBM Watson, un sistema ML in grado di ricercare ampiamente farmaci immuno-oncologici. Nel frattempo, Sanofi, con sede in Francia, ha collaborato con la startup britannica Exscientia per creare una piattaforma di intelligenza artificiale per cercare terapie per le malattie metaboliche. La sussidiaria della società svizzera Roche, Genentech, sta utilizzando un sistema di intelligenza artificiale della statunitense GNS Healthcare per guidare la ricerca di trattamenti contro il cancro. In Cina, la startup biotecnologica Meta Pharmaceuticals si è assicurata un finanziamento iniziale di 15 milioni di dollari per sviluppare trattamenti per malattie autoimmuni utilizzando l'intelligenza artificiale. La società è stata incubata da un'altra società di scoperta di farmaci assistita dall'intelligenza artificiale, Xtalpi.

Impatto dirompente

Forse l’applicazione più pratica della scoperta del primo farmaco basato sull’intelligenza artificiale è stata lo sviluppo del primo farmaco terapeutico per COVID-19, un farmaco antivirale chiamato Remdesivir. Il farmaco è stato inizialmente identificato come possibile trattamento per il virus dai ricercatori di Gilead Sciences, una società di biotecnologia in California, utilizzando l’intelligenza artificiale. L’azienda ha utilizzato un algoritmo per analizzare i dati del database GenBank, che contiene informazioni su tutte le sequenze di DNA disponibili al pubblico.

Questo algoritmo ha identificato due possibili candidati, che Gilead Sciences ha sintetizzato e testato contro il virus COVID-19 in una piastra da laboratorio. Entrambi i candidati sono risultati efficaci contro il virus. Uno di questi candidati è stato poi selezionato per un ulteriore sviluppo e sperimentazione su animali e esseri umani. Alla fine il remdesivir si è rivelato sicuro ed efficace ed è stato approvato per l’uso dalla Food and Drug Administration (FDA) statunitense.

Da allora, aziende e organizzazioni hanno collaborato per trovare più trattamenti COVID-19 utilizzando sistemi di intelligenza artificiale. Nel 2021, 10 aziende si sono unite per creare IMPECCABLE (Integrated Modeling PipelinE for COVID Cure by Assessing Better Leads). Queste organizzazioni includono la Rutgers University, l'University College di Londra, il Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti, il Leibniz Supercomputing Center e NVIDIA Corporation.

Il progetto è una pipeline di simulazione basata sull’intelligenza artificiale che promette di accelerare lo screening di potenziali farmaci candidati al COVID-19 50,000 volte più velocemente rispetto ai metodi attuali. IMPECCABLE combina varie tecnologie di elaborazione dati, modellazione e simulazione basate sulla fisica e tecnologie ML per creare un'intelligenza artificiale che utilizza modelli nei dati per costruire modelli predittivi. A differenza del metodo tipico, in cui gli scienziati devono riflettere attentamente e sviluppare molecole in base alle loro conoscenze, questa pipeline consente ai ricercatori di selezionare automaticamente un numero enorme di sostanze chimiche, aumentando notevolmente la probabilità di trovare un probabile candidato.

Implicazioni della prima scoperta di farmaci AI

Le implicazioni più ampie dell'adozione da parte del settore delle metodologie di scoperta di nuovi farmaci basate sull'intelligenza artificiale possono includere: 

• Le piattaforme di intelligenza artificiale assumono compiti tradizionalmente gestiti dai chimici all’inizio della carriera, richiedendo a questi professionisti di acquisire nuove competenze o cambiare percorsi di carriera.
• Grandi aziende farmaceutiche che impiegano scienziati robotici per analizzare vasti dati genetici, sulle malattie e sui trattamenti, accelerando lo sviluppo della terapia.
• Un’impennata delle partnership tra startup biotecnologiche e aziende farmaceutiche affermate per la scoperta di farmaci assistita dall’intelligenza artificiale, attirando maggiori investimenti da parte degli enti sanitari.
• La facilitazione di trattamenti medici su misura per individui con caratteristiche biologiche uniche, in particolare quelli con disturbi autoimmuni non comuni.
• Discussioni normative intensificate sui diritti di proprietà intellettuale dell’IA nelle scoperte farmaceutiche e sulla responsabilità per gli errori legati all’IA nel settore farmaceutico.
• Il settore sanitario sta sperimentando significative riduzioni dei costi nello sviluppo dei farmaci, consentendo prezzi dei farmaci più convenienti per i consumatori.
• Le dinamiche occupazionali nel settore farmaceutico stanno cambiando, con un’enfasi sulla scienza dei dati e sulle competenze in materia di intelligenza artificiale rispetto alle conoscenze farmaceutiche tradizionali.
• Potenziale di miglioramento dei risultati sanitari globali grazie a processi di scoperta di farmaci più rapidi ed efficienti, in particolare nei paesi in via di sviluppo.
• I governi potrebbero attuare politiche per garantire un accesso equo ai farmaci scoperti dall’intelligenza artificiale, prevenendo i monopoli e promuovendo benefici sanitari più ampi.
• L’impatto ambientale diminuisce poiché la scoperta di farmaci basata sull’intelligenza artificiale riduce la necessità di esperimenti e prove di laboratorio ad alta intensità di risorse.

Domande da considerare

• In quale altro modo pensi che la scoperta di nuovi farmaci basata sull'intelligenza artificiale cambierà l'assistenza sanitaria?
• Cosa possono fare i governi per regolamentare gli sviluppi dei farmaci basati sull'intelligenza artificiale, in particolare i prezzi e l'accessibilità?