Farmaci e intelligenza artificiale: così cambia la ricerca biomedica

L’intelligenza artificiale sta trasformando profondamente la ricerca biomedica e il modo in cui vengono sviluppati nuovi farmaci. È quanto emerge da un dossier pubblicato dall’Agenzia Italiana del Farmaco (Aifa), che fotografa una trasformazione ormai in corso nei laboratori di ricerca e sviluppo dell’industria farmaceutica.

Secondo il report, il 62% delle aziende farmaceutiche utilizza già soluzioni di intelligenza artificiale nei processi di ricerca e sviluppo, con una crescita prevista del 45% nei prossimi cinque anni. Il mercato globale delle tecnologie di AI applicate alla salute cresce con un tasso medio annuo stimato intorno al 40%.

La pressione innovativa riguarda anche le agenzie regolatorie, chiamate a governare un cambiamento tecnologico che sta modificando l’intero ciclo di sviluppo dei farmaci.

Ricerca aumentata e sviluppo di nuove molecole

Sviluppare un nuovo farmaco richiede oggi in media circa dieci anni di lavoro e investimenti che possono superare i due miliardi di euro. In questo contesto l’intelligenza artificiale viene sempre più utilizzata per ridurre tempi, costi e margini di errore.

Il modello che si sta affermando viene definito "Augmented R&D", cioè ricerca aumentata. Algoritmi di deep learning sono in grado di analizzare milioni di composti chimici in poche ore, identificare potenziali target terapeutici e stimare possibili effetti tossici prima ancora che una molecola venga sintetizzata in laboratorio.

Secondo il report "Digital Continuity" di Capgemini, queste tecnologie potrebbero ridurre fino al 30% il tempo necessario per portare un farmaco sul mercato, aumentare del 40% la produttività dei processi di ricerca e ridurre del 25% i costi ingegneristici.

Alcuni candidati farmaci progettati con l’aiuto dell’intelligenza artificiale sono già in sperimentazione clinica avanzata. Tra questi rentosertib, sviluppato per la fibrosi polmonare idiopatica, e Rec-994, destinato al trattamento della malformazione cavernosa cerebrale.

Dalla selezione dei pazienti ai trial virtuali

Uno dei punti critici della ricerca clinica è il reclutamento dei pazienti negli studi sperimentali. Anche in questo ambito l’intelligenza artificiale sta introducendo strumenti nuovi.

Modelli avanzati come TrialGPT sono in grado di analizzare milioni di cartelle cliniche in pochi minuti e individuare i pazienti che soddisfano i criteri di arruolamento negli studi clinici.

Accanto a questi strumenti si stanno sviluppando anche i cosiddetti "virtual clinical trials", cioè simulazioni su coorti di pazienti virtuali che permettono di testare scenari terapeutici prima dell’avvio delle sperimentazioni reali, riducendo costi e rischi di fallimento nelle fasi avanzate.

L’intelligenza artificiale facilita inoltre il cosiddetto drug repurposing, ovvero l’individuazione di nuove indicazioni terapeutiche per farmaci già approvati, un approccio che consente di ridurre tempi e rischi nello sviluppo di nuovi trattamenti.

Verso una medicina sempre più personalizzata

L’integrazione tra dati genetici, clinici e ambientali rappresenta uno degli ambiti più promettenti dell’applicazione dell’intelligenza artificiale alla medicina.

Gli algoritmi possono contribuire a identificare precocemente patologie neurodegenerative come Alzheimer e Parkinson e a personalizzare le terapie per disturbi psichiatrici come depressione e schizofrenia.

L’obiettivo è quello di costruire percorsi terapeutici sempre più mirati sul singolo paziente, riducendo effetti collaterali e trattamenti inefficaci.

Questo processo si inserisce in una trasformazione più ampia della medicina contemporanea, in cui l’analisi di grandi quantità di dati diventa parte integrante della pratica clinica. Non a caso l’intelligenza artificiale sta già mostrando un impatto significativo anche in altri ambiti della sanità, dalla diagnostica per immagini alla medicina di precisione.

Il ruolo delle agenzie regolatorie

La crescita dell’intelligenza artificiale nella ricerca biomedica pone anche nuove sfide sul piano regolatorio. L’Agenzia Europea per i Medicinali ha avviato un piano per integrare l’AI nei propri processi di valutazione dei farmaci.

"L’Ia può rendere la medicina più umana, se resta al servizio del paziente. La sfida è governarla con regole chiare, trasparenza e responsabilità condivisa", afferma il presidente di Aifa Robert Nisticò.

La trasformazione tecnologica richiede anche nuove competenze professionali. "Per questo alcune università italiane, come il Politecnico di Milano, l’Università La Sapienza e il Sant’Anna di Pisa, stanno già proponendo corsi integrati in bioinformatica e IA applicata alla salute", spiega il direttore amministrativo di Aifa Giovanni Pavesi.

Secondo il dossier Aifa, il futuro della medicina passerà sempre più dall’incontro tra competenze cliniche, informatiche e ingegneristiche, con professionisti capaci di muoversi tra biologia, dati e tecnologia.