Come l'intelligenza artificiale e l'industria farmaceutica stanno accelerando l'innovazione nella ricerca e sviluppo

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I costi e i tempi per immettere sul mercato un nuovo farmaco continuano ad aumentare. In media, ci vogliono fino a dieci anni e miliardi di dollari per sviluppare un singolo trattamento. Per rimanere competitive, le aziende farmaceutiche si stanno affidando all'intelligenza artificiale (IA) per lavorare in modo più intelligente, non più lento. 

In questo articolo esamineremo come Intelligenza artificiale e farmaceutica stanno collaborando per accelerare la ricerca e lo sviluppo. Parleremo di casi d'uso concreti, vantaggi, sfide e cosa questo significa per produttori e partner nella catena di fornitura.

Perché l'industria farmaceutica ha bisogno dell'intelligenza artificiale adesso

Lo sviluppo di farmaci è sempre stato complesso, ma il divario tra investimenti e produzione si sta ampliando. Le aziende farmaceutiche si trovano ad affrontare rendimenti inferiori in R&S, tempi più lunghi e una crescente pressione per fornire terapie mirate più rapidamente. Secondo Deloitte, i rendimenti medi in R&S nel 2024 sono scesi a 1.2%, anche se i costi di sviluppo hanno superato $2,2 miliardi per farmaco.

L'intelligenza artificiale offre un modo per invertire questa tendenza. Aiuta i team a elaborare i dati più velocemente, a ridurre la dipendenza da tentativi ed errori e a identificare farmaci candidati migliori in una fase più precoce della pipeline. Questo è particolarmente utile nella scoperta precoce e nella progettazione di studi clinici, due aree in cui i ritardi sono comuni e costosi.

Per le aziende che si muovono con margini più ridotti e rischi maggiori, l'intelligenza artificiale non è solo uno strumento: è un modo per ripristinare l'efficienza e rimanere competitivi in uno scenario in rapida evoluzione.

Applicazioni pratiche dell'intelligenza artificiale nella ricerca e sviluppo farmaceutica

L'intelligenza artificiale sta avendo un impatto tangibile in diverse fasi dello sviluppo dei farmaci:

  • Identificazione del bersaglio: Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono prevedere le strutture proteiche, aiutando nella scoperta di nuovi bersagli farmacologici. Ad esempio, AlphaFold, sviluppato da DeepMind, ha fatto progredire significativamente la comprensione del ripiegamento delle proteine.
  • Screening molecolare: I modelli di apprendimento automatico sono in grado di esaminare rapidamente vaste librerie di composti per identificare potenziali farmaci candidati, ottimizzando il processo hit-to-lead.
  • Progettazione della sperimentazione clinica: L'intelligenza artificiale migliora la progettazione degli studi clinici migliorando la stratificazione e il reclutamento dei pazienti, per risultati più efficienti ed efficaci.
  • Riutilizzo dei farmaci: L'intelligenza artificiale può identificare nuovi usi terapeutici per i farmaci esistenti, riducendo tempi e costi di sviluppo. Ad esempio, le analisi basate sull'intelligenza artificiale hanno scoperto nuove applicazioni per farmaci già approvati, semplificando il percorso verso il mercato.

I vantaggi dell'intelligenza artificiale nella ricerca farmaceutica

L'integrazione dell'intelligenza artificiale nella ricerca e sviluppo farmaceutica offre diversi vantaggi:

  • Tempo di scoperta ridotto: L'intelligenza artificiale accelera l'identificazione dei farmaci candidati, riducendo le fasi iniziali dello sviluppo.
  • Costi di ricerca e sviluppo inferiori: Semplificando i processi e migliorando i tassi di successo, l'intelligenza artificiale contribuisce a ridurre le spese complessive nello sviluppo dei farmaci.
  • Percentuali di successo migliorate: Modelli predittivi avanzati aumentano la probabilità di successo clinico, mitigando gli elevati tassi di abbandono tradizionalmente osservati nello sviluppo dei farmaci.​
  • Medicina personalizzata: L'intelligenza artificiale consente lo sviluppo di terapie personalizzate in base ai profili individuali dei pazienti, migliorando l'efficacia del trattamento.

Le sfide che rallentano l’adozione dell’intelligenza artificiale

Nonostante le sue promesse, l'adozione dell'intelligenza artificiale nel settore farmaceutico incontra diversi ostacoli:

  • Qualità e integrazione dei dati: I modelli di intelligenza artificiale richiedono dati standardizzati e di alta qualità, ma il settore spesso si scontra con set di dati frammentati e incoerenti.
  • Incertezza normativa: Il panorama normativo per lo sviluppo di farmaci basati sull'intelligenza artificiale è ancora in evoluzione, creando incertezza per le aziende che richiedono l'approvazione.
  • Lacune nelle competenze: C'è una carenza di professionisti che possiedano sia competenze specifiche nel settore sia competenze in materia di intelligenza artificiale, il che ostacola un'integrazione fluida.

Il futuro della collaborazione tra intelligenza artificiale e industria farmaceutica

La traiettoria dell'intelligenza artificiale nel settore farmaceutico è promettente:

  • Aumento delle partnership: Le collaborazioni tra aziende di intelligenza artificiale e aziende farmaceutiche sono in aumento, con l'obiettivo di sfruttare il potenziale dell'intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci. In particolare, Laboratori isomorfi, una startup impegnata nella scoperta di farmaci basata sull'intelligenza artificiale, ha stretto partnership con importanti aziende farmaceutiche come Novartis ed Eli Lilly.​
  • Evoluzione normativa: Gli enti regolatori stanno iniziando ad adattarsi, con iniziative volte a integrare le metodologie di intelligenza artificiale nel processo di approvazione.
  • Oltre la ricerca e sviluppo: L'influenza dell'intelligenza artificiale si sta espandendo in settori quali l'ottimizzazione della supply chain, il marketing personalizzato e il coinvolgimento dei pazienti.

Cosa significa questo per i produttori e i partner farmaceutici

Con l'accelerazione della scoperta di farmaci da parte dell'intelligenza artificiale, i produttori devono essere preparati a un afflusso di nuovi composti da sviluppare. Ciò richiede linee di produzione adattabili, in grado di gestire diverse formulazioni, e operazioni scalabili per soddisfare esigenze diverse. Collaborare con partner esperti di intelligenza artificiale sarà fondamentale per affrontare efficacemente questo panorama in continua evoluzione.

Intelligenza artificiale e farmaceutica: conclusione

L'integrazione dell'intelligenza artificiale nella ricerca e sviluppo farmaceutica sta cambiando il modo in cui l'industria scopre e sviluppa nuovi farmaci. Accelerando la ricerca iniziale, riducendo i costi e migliorando i tassi di successo degli studi clinici, Intelligenza artificiale e farmaceutica stanno lavorando insieme per risolvere annosi ostacoli.

Ma la scoperta è solo l'inizio. Man mano che sempre più composti avanzano più velocemente nella pipeline, i produttori hanno bisogno di sistemi in grado di tenere il passo: flessibili, scalabili e conformi alle GMP. È qui che entra in gioco Canaan.

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