IA e farmaci, oltre i chatbot: così gli algoritmi stanno cambiando la ricerca clinica

Quando si parla di intelligenza artificiale in sanità, il dibattito pubblico tende a concentrarsi soprattutto sulle piattaforme generative utilizzate per cercare informazioni, supportare attività amministrative o fornire risposte a quesiti clinici. Una parte rilevante dell'innovazione, però, si sta sviluppando lontano dagli ambulatori e riguarda la ricerca farmaceutica, la scoperta di nuove molecole e la conduzione delle sperimentazioni cliniche.

Secondo gli esperti del Forum delle Società Scientifiche dei Clinici Ospedalieri e Universitari Italiani (FoSSC), l'applicazione dell'intelligenza artificiale potrebbe ridurre del 25% i costi necessari per sviluppare un nuovo farmaco e accorciare fino al 40% i tempi complessivi che separano la ricerca di base dall'arrivo della terapia ai pazienti.

Dalla ricerca molecolare agli studi clinici

Lo sviluppo di un nuovo farmaco resta un percorso lungo, complesso e costoso. Tra l'identificazione di un potenziale candidato terapeutico e l'autorizzazione finale possono trascorrere anche dieci anni, con investimenti che superano mediamente i due miliardi di euro. A complicare ulteriormente il quadro contribuisce l'elevato tasso di insuccesso. Secondo FoSSC, solo una piccola parte delle molecole studiate riesce infatti a completare l'intero percorso regolatorio.

"Si calcola che solo il 12% dei farmaci messi a punto dalla ricerca clinica arriva effettivamente all'approvazione da parte degli enti regolatori", ha affermato Francesco Cognetti, coordinatore del Forum delle Società Scientifiche dei Clinici Ospedalieri e Universitari Italiani (FoSSC). In questo contesto, l'intelligenza artificiale viene utilizzata per analizzare grandi quantità di dati biologici, individuare potenziali bersagli terapeutici, selezionare molecole promettenti e ottimizzare alcuni passaggi delle sperimentazioni cliniche.

"L'applicazione dell'intelligenza artificiale sta iniziando a dimostrare tutte le sue grandi potenzialità anche nel complicato settore delle sperimentazioni cliniche", ha sottolineato Cognetti. "Può consentire risparmi importanti in termini di tempo e di risorse umane ed economiche dedicate".

Un termine che oggi indica tecnologie molto diverse

Il caso della ricerca farmaceutica evidenzia come il termine "intelligenza artificiale" sia ormai diventato un contenitore estremamente eterogeneo. Le piattaforme generative utilizzate quotidianamente da cittadini e professionisti rappresentano infatti soltanto una parte dell'universo delle tecnologie basate su algoritmi avanzati.

Nella ricerca biomedica, l'IA viene impiegata soprattutto come strumento di analisi, modellazione e supporto alla scoperta scientifica, con finalità molto diverse rispetto a quelle dei chatbot conversazionali. Si tratta di applicazioni spesso invisibili al pubblico, ma potenzialmente in grado di incidere in modo significativo sui tempi di sviluppo delle terapie e sulla competitività dei sistemi di ricerca.

La sfida della competitività internazionale

Per FoSSC il tema dell'intelligenza artificiale si intreccia con quello della capacità dell'Europa e dell'Italia di restare attrattive per la ricerca clinica internazionale. "I Paesi occidentali stanno iniziando a subire, anche nella ricerca, la forte concorrenza di nazioni come la Cina", ha osservato Cognetti.

Secondo i dati illustrati durante l'evento, negli ultimi dieci anni gli studi clinici oncologici avviati negli Stati Uniti si sarebbero ridotti del 34%, mentre in Europa il calo avrebbe raggiunto il 50%. Nello stesso periodo la Cina è diventata il primo Paese al mondo per numero di trial clinici oncologici.

L'Italia continua inoltre a registrare numeri inferiori rispetto ad altri grandi Paesi europei. Attualmente risultano attivi circa 1.100 studi clinici multinazionali, circa 450 in meno della Spagna e 250 in meno rispetto a Francia e Germania. "Abbiamo anche numeri inferiori di arruolamenti di pazienti", ha aggiunto Cognetti. "All'Italia vengono assegnati arruolamenti inferiori e si trova con una media di 16,22 pazienti per studio contro i 38,11 della Spagna. Sono tutte opportunità perse soprattutto per problemi di carattere burocratico e organizzativo".

Non solo IA: trasferimento tecnologico e tempi regolatori

Nel corso dell'incontro è emerso come l'intelligenza artificiale rappresenti soltanto uno degli elementi necessari per rafforzare la competitività del sistema italiano. Secondo Sergio Abrignani, professore di Immunologia dell'Università degli Studi di Milano, occorre intervenire anche sul trasferimento tecnologico e sulla capacità di trasformare la ricerca accademica in innovazione industriale. "La farmaceutica innovativa, basata su farmaci di precisione, è un asset strategico per un grande Paese moderno", ha affermato Abrignani. "Oggi si devono creare le condizioni perché la buona ricerca fatta in Italia porti allo sviluppo e alla produzione di farmaci innovativi nel nostro Paese".

Sul fronte dell'accesso alle innovazioni, FoSSC richiama inoltre l'attenzione sui tempi autorizzativi. Secondo i dati presentati dal Forum, per 84 nuovi farmaci il tempo medio trascorso tra la richiesta di rimborso e la pubblicazione del decreto in Gazzetta Ufficiale è stato di circa 16 mesi, ai quali si aggiungono successivamente le procedure regionali e ospedaliere.

Un contesto nel quale l'intelligenza artificiale può rappresentare uno strumento importante di accelerazione della ricerca, ma che da sola non appare sufficiente a risolvere le criticità organizzative e regolatorie che continuano a influenzare la capacità del sistema di trasformare l'innovazione scientifica in cure disponibili per i pazienti.