Come l'intelligenza artificiale aiuta a scoprire farmaci più velocemente che mai

Scoprire un nuovo farmaco richiedeva più di 10 anni e costava miliardi di dollari. Ma con l'avvento dell'intelligenza artificiale (IA) , questo processo si sta trasformando. Grazie ad algoritmi che apprendono da grandi volumi di dati, la scienza medica è riuscita ad accelerare lo sviluppo di farmaci , trovare nuove combinazioni di composti e ottimizzare gli studi clinici. Questa rivoluzione digitale potrebbe cambiare per sempre il modo in cui combattiamo il cancro, le malattie rare e altre patologie complesse.

Lo sviluppo di un farmaco tradizionale prevede più fasi:

• Identificare una molecola attiva che può influenzare una malattia
• Testarlo su modelli cellulari e animali
• Valutarne la sicurezza e l'efficacia negli studi clinici sull'uomo
• Ottenere l'approvazione da agenzie di regolamentazione come la FDA

Questo processo, oltre ad essere costoso e lungo, ha un alto tasso di insuccesso: 9 farmaci su 10 non raggiungono mai il mercato . Le ragioni vanno dalla mancanza di efficacia a effetti avversi inaspettati.

L'intelligenza artificiale applicata alla medicina utilizza modelli di apprendimento automatico per analizzare milioni di dati provenienti da studi genetici, immagini mediche, risultati clinici e letteratura scientifica. Da questi dati, può:

• Prevedere come una molecola agirà nel corpo umano
• Suggerisci nuove combinazioni di farmaci esistenti
• Rilevare modelli nascosti nelle malattie
• Ottimizzazione della progettazione degli studi clinici
• Ridurre il margine di errore nei test di laboratorio

Invece di eseguire migliaia di test manuali, gli algoritmi possono simulare reazioni chimiche e biologiche in pochi secondi, filtrando le migliori opzioni per l'implementazione.

La promessa dell'intelligenza artificiale sta già dando i suoi frutti nel mondo reale. Alcuni esempi significativi:

Nel 2020, Exscientia, in collaborazione con Sumitomo Dainippon Pharma, ha sviluppato il primo farmaco creato interamente con l'intelligenza artificiale per il trattamento del disturbo ossessivo-compulsivo. È passato dall'idea iniziale alla sperimentazione clinica in soli 12 mesi , un record per il settore.

Durante la pandemia, gli strumenti di intelligenza artificiale hanno contribuito a riutilizzare farmaci esistenti , accelerando la ricerca di trattamenti efficaci. Sono stati utilizzati anche per prevedere le varianti del virus e progettare vaccini più efficaci.

Nel 2023, i ricercatori del MIT hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per trovare un antibiotico in grado di eliminare i batteri resistenti ai trattamenti comuni. Il modello ha analizzato oltre 100 milioni di composti in pochi giorni.

L'applicazione dell'intelligenza artificiale alla scoperta dei farmaci presenta molteplici vantaggi:

• Ridurre i tempi di sviluppo da anni a mesi
• Riduce i costi di ricerca evitando test non necessari
• Migliora la precisione dell'identificazione del bersaglio terapeutico
• Aumenta la sicurezza anticipando i possibili effetti collaterali
• Promuove la medicina personalizzata creando trattamenti su misura per ogni paziente.

Inoltre, l'intelligenza artificiale può accelerare la ricerca su malattie rare o trascurate, dove le risorse sono spesso scarse.

Sebbene l'intelligenza artificiale offra enormi opportunità, la sua applicazione in medicina pone anche delle sfide:

• Trasparenza degli algoritmi : spesso non si sa come l’algoritmo giunga a determinate conclusioni (problema dell’“algoritmo della scatola nera”).
• La riservatezza dei dati medici , che deve essere rigorosamente tutelata
• Necessità di supervisione umana , poiché i modelli possono commettere errori se i dati di input sono inaccurati
• Disuguaglianza nell’accesso alla tecnologia , che potrebbe ampliare il divario tra paesi o centri medici

Per questo motivo, molti esperti concordano sul fatto che l'intelligenza artificiale dovrebbe essere uno strumento che completa il medico e non che lo sostituisce.

L'intelligenza artificiale sta cambiando le regole del gioco nel settore farmaceutico. La sua capacità di analizzare grandi volumi di dati e trovare soluzioni in tempi record potrebbe accelerare lo sviluppo di trattamenti per malattie attualmente incurabili. Sebbene la strada da percorrere sia ancora lunga, il futuro della medicina è sempre più legato alla collaborazione tra scienza e tecnologia .