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lunedì 15 Luglio 2024
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La AI sempre più protagonista nella ricerca farmacologica, la conferma da uno studio

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Roma, 14 giugno – La AI sarà inevitabilmente una delle protagoniste a venire della fase di ricerca e sviluppo di nuovi farmaci, processo dispendioso in termini di tempo e costi e caratterizzato da un alto grado di incertezza. Le ricerche richiedono infatti anni per essere completate e incontrano molte difficoltà lungo il processo, soprattutto nel caso in cui si cerchi di identificare nuove molecole capaci di curare le patologie.

Lo studio mirato How successful are AI-discovered drugs in clinical trials? A first analysis and emerging lessons, condotto da un team del Bcg, il Boston Consulting Group (ricercatore corrispondente Christopher Meier, nella foto) sulle prime Fasi (I e II) dei trial, si proponeva appunto di valutare quanto e come l’AI può incidere sulla ricerca farmacologica e di provare a sciogliere i dubbi che ancora permangono sul successo negli studi clinici delle molecole individuate dalla AI.

Per fare chiarezza, i ricercatori hanno condotto una prima analisi delle pipeline cliniche delle aziende biotecnologiche native dell’intelligenza artificiale. Nella Fase I si è scoperto che le molecole scoperte dall’intelligenza artificiale hanno un tasso di successo dell’80-90%, sostanzialmente superiore alle medie storiche del settore. Risultato che ha fatto concludere ai ricercatori del Bcg che l’AI è altamente capace di progettare o identificare molecole con proprietà simili ai farmaci.

Nella Fase II il tasso di successo, pur scendendo sensibilmente, si è attestato intorno al 40%, anche se su un campione limitato, paragonabile alle medie storiche del settore. Risultati che autorizzano a concludere che l’intelligenza artificiale “potrebbe rivoluzionare il processo di sviluppo del settore farmaceutico, automatizzando molti dei passaggi più dispendiosi e aumentando notevolmente le capacità d’indagine”. Le molecole di farmaci e vaccini scoperte grazie all’AI  “sono infatti aumentate in modo sostanziale nel 2022, cominciando a eguagliare il numero di molecole scoperte in modo tradizionale”.

“L’industria farmaceutica ha definitivamente adottato l’Ai per la ricerca e lo sviluppo di nuovi medicinali”  spiega Augusto Incampo, managing director e partner di Bcg. “Negli ultimi anni, infatti, il numero di molecole utili allo sviluppo di farmaci e vaccini scoperte attraverso questa tecnologia è aumentato esponenzialmente. I primi risultati in clinica sono promettenti e mostrano la possibilità di conseguire enormi benefici in termini di produttività. Le tecnologie più recenti, quali l’AI generativa, inoltre, potranno contribuire a migliorare ulteriormente i tassi di successo lungo l’intero ciclo di ricerca e sviluppo, garantendo ai pazienti farmaci innovativi migliori, resi disponibili più rapidamente e a costi inferiori”.

La maggior parte delle molecole scoperte tramite l’Ai “sono attualmente in Fase I e solo alcune già in Fase II o oltre, ma i risultati promettono bene: durante la Fase I del processo di ricerca e sviluppo dei farmaci, le molecole scoperte dall’Ai hanno mostrato un tasso di successo dell’80-90% – precisa lo studio – valori nettamente superiori rispetto alla media; durante la fase II la percentuale di successo si attesta al 40%, dato in linea con la media dei metodi tradizionali. L’area terapeutica più rappresentativa è quella oncologica, con il 50% delle molecole AI già validate nelle fasi I e II. Importante è inoltre la quantità di molecole scoperte dall’Ai nella pipeline clinica dell’intero comparto nel 2023, che raggiunge un valore superiore al 30%”.

Dopo aver analizzato le ricerche delle aziende biotech AiI-native tramite la consultazione di database pubblici, la ricerca si è focalizzata sull’utilizzo di questa tecnologia per la scoperta e l’identificazione di nuove molecole. Stando ai risultati, dal 2015, sono state introdotte 75 molecole in fase clinica, di cui 67 ancora in fase di sperimentazione al 2023. Negli ultimi 10 anni, il numero complessivo di molecole scoperte è cresciuto del 60% ogni anno, suggerendo la prospettiva di un picco nell’uso dell’AI nelle attività di ricerca e sviluppo in futuro.

“A partire dai dati ottenuti dai primi due livelli di analisi ad oggi disponibili, è inoltre possibile stimare la probabilità che una molecola scoperta attraverso l’AI attraversi tutte le fasi cliniche dall’inizio alla fine, compresa la fase III: un aumento delle medie storiche dal 5-10% al 9-18%. Se i valori osservati si manterranno, quindi, l’AI potrebbe raddoppiare la produttività complessiva della ricerca farmaceutica, portando medicinali innovativi ai pazienti in modo più rapido ed economico” rimarca lo studio. “I risultati suggeriscono che l’AI potrebbe migliorare in modo significativo le percentuali di successo già nella Fase I dei trial clinici, riducendo potenzialmente il rischio di tossicità e migliorando le capacità Adme, ovvero di assorbimento, distribuzione, metabolismo ed escrezione delle molecole una volta entrate nell’organismo umano. Tuttavia, la Fase II risulta ancora complicata, non si riscontrano infatti tassi di successo superiori alle medie dei metodi tradizionali”.

“Con l’aumento dei dati a disposizione, sarà importante valutare come l’AI influenzerà la produttività della ricerca farmaceutica nella sua complessità” conclude la nota. “L’adozione continuata delle tecnologie innovative potrebbe portare a tassi di successo ancora più importanti e a una rivoluzione radicale nei metodi di ricerca adottati dalle aziende del settore”.

 

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