Roma, 30 gennaio – Entro dieci anni il 60% circa, ovvero la maggior parte dei nuovi farmaci, potrebbe essere progettato con l’aiuto dell’intelligenza artificiale. La previsione scaturisce da una ricerca condotta dal Capgemini Research Institute, think-tank interno di Capgemini dedicato a tutto ciò che è digitale, nominato per sei volte consecutive da una giuria di analisti indipendenti il miglior istituto di ricerca al mondo.
Una previsione autorevole, dunque, in un settore che l’Ai ha già cominciato a rivoluzionare dalle fondamenta, entrando di prepotenza in ambiti cruciali come la scoperta di molecole, la simulazione di trial clinici e la personalizzazione delle terapie, grazie alla sua capacità di accelerare processi che prima richiedevano anni di lavoro.
La ricerca in parola è espressamente dedicata all’approfondimento del rapporto tra ricerca biofarmaceutica e Ai. Inequivocabili i dati emersi: l’82 % dei dirigenti e opinion leader del settore farmaceutico intervistati ritiene che l’Ai trasformerà radicalmente il settore di ricerca e sviluppo e il 63 % degli stessi pensa che chi non adotterà l’AI perderà competitività e rilevanza. E qualcuno si spinge ad affermare che le piattaforme digitali saranno ogni giorno di più infrastrutture strategiche tanto quanto gli impianti di produzione.
Emerge, insomma, una considerazione quasi salvifica dell’Ai, e non è difficile comprenderlo, in un settore ad altissimo tasso scientifico dove portare una nuova molecola sul mercato può arrivare a costare un decennio di lavoro e 2,5 miliardi di dollari e dove ben nove su dieci delle ricerche avviate per un nuovo farmaco si fermano prima di tagliare il traguardo, affogando miseramente nelle fasi cliniche. E ciò per una ragione di fondo ben precisa, la progressiva diminuzione nel tempo della produttività scientifica. Invertire queste dinamiche, dunque, è una questione di vita o di morte.
E non è dunque un caso se già oggi oltre la metà delle aziende farmaceutiche, come Pfizer, Novartis e altre startup specializzate, utilizzano l’Ai per progettare prodotti o ottimizzare processi produttivi, e abbiano di fatto già avviato una trasformazione significativa del settore. L’obiettivo non è sostituire gli scienziati, ma fornire strumenti più potenti per prendere decisioni più rapide e precise e rendere più veloce ed efficiente l’intero processo.
Secondo gli analisti, l’impatto dell’intelligenza artificiale sarà visibile non solo nei laboratori, ma anche sul mercato e nella vita dei pazienti, con terapie più efficaci e personalizzate. Tuttavia, resta fondamentale un uso responsabile e trasparente della tecnologia, per garantire sicurezza e rispetto delle normative e per fare fronte alle nuove sfide etiche e scientifiche che l’Ai inevitabilmente genererà.
Restano poi diversi ostacoli da superare: ad esempio, soltanto il 45% dei dirigenti intervistati considera la propria azienda/organizzazione pronta ad avvalersi dell’Ai a livello industriale. Il muro più alto da scalare è la qualità dei dati: archivi frammentati, standard diversi e difficoltà di condivisione rallentano l’addestramento dei modelli. Saranno dunque decisivi gli investimenti in tecnologie (cloud, data lake, sistemi di governance) e molte aziende hanno già cominciato a dirottare risorse significative sia in questa direzione sia nella formazione dl personale. A confermare il trend, c’è un dato davvero significativo, la rapida crescita del numero di sperimentazioni integrate da strumenti di Ai, specialmente nell’oncologia e nelle malattie rare, dove la disponibilità di dati genomici e clinici è già elevata.
In ogni caso, se le difficoltà potranno in qualche misura rallentarne il percorso, la spinta verso l’intelligenza artificiale è comunque destinata ad andare avanti, anche perché – come sottolinea il rapporto Capgemini – per il settore farmaceutico non si tratta più di un’opzione sperimentale tra le diverse possibili, ma di un requisito per restare competitivi e sostenere la missione sociale dell’industria. Evidenti le ragioni: la medicina moderna viaggia veloce verso la personalizzazione delle cure e l’arrivo di terapie sempre più tailor made sulle esigenze dei pazienti richiede capacità di analisi e velocità in alcun modo compatibili con i tradizionali approcci e processi della ricerca.
Per questo nei prossimi anni la sfida della ricerca di nuovi farmaci dovrà obbligatoriamente percorrere strade lastricate di algoritmi e non solo di laboratori, salvaguardando la trasparenza e l’affidabilità clinica. I dirigenti prevedono inoltre che l’Ia avrà un impatto significativo sul disegno dei trial decentralizzati, grazie alla possibilità di monitorare i pazienti da remoto attraverso dispositivi digitali e cartelle cliniche elettroniche.
Servirà ovviamente anche nuovo e diverso personale, con skill peculiari, su tutti quello di saper integrare competenze e saperi biologici e computazionali: le università, al riguardo, hanno già iniziato a proporre di biologia digitale e chimica computazionale che vanno esattamente in questa direzione.
Insomma, quella dell’Ai – almeno per gli autori del rapporto Capgemini – è una one way, una strada a senso unico, perché i progressi della ricerca – e dunque i farmaci del futuro – passeranno sempre più dal calcolo e dai dati, prima che da provette, pipe, vetrini e microscopi. E l’aria che tira sussurra che quel futuro è molto più vicino di quanto riteniamo.
