Big Pharma utilizza l'intelligenza artificiale per accelerare le nuove scoperte farmacologiche

Le principali aziende farmaceutiche del mondo si stanno rivolgendo all'intelligenza artificiale per migliorare l'attività di ricerca di nuovi farmaci, con GlaxoSmithKline che domenica ha svelato un nuovo accordo da 43 milioni di dollari sul campo.

Anche altri giganti farmaceutici, tra cui Merck & Co, Johnson & Johnson e Sanofi, stanno esplorando il potenziale dell'intelligenza artificiale (AI) per semplificare il processo di scoperta di farmaci.

Lo scopo è quello di sfruttare i moderni supercomputer e i sistemi di apprendimento automatico per prevedere come si comporteranno le molecole e la probabilità che possano produrre un farmaco utile, risparmiando così tempo e denaro su test non necessari.

I sistemi di intelligenza artificiale svolgono già un ruolo centrale in altre aree ad alta tecnologia come lo sviluppo di automobili senza conducente e software di riconoscimento facciale.

"Molte grandi aziende farmaceutiche stanno iniziando a realizzare il potenziale di questo approccio e come può aiutare a migliorare l'efficienza", ha affermato Andrew Hopkins, amministratore delegato di Exscientia, che ha annunciato il nuovo legame con GSK.

Hopkins, che lavorava in Pfizer, ha affermato che il sistema di intelligenza artificiale di Exscientia potrebbe fornire farmaci candidati in circa un quarto del tempo ea un quarto del costo degli approcci tradizionali.

L'azienda scozzese, che ha anche firmato un accordo con Sanofi a maggio, è una delle crescenti start-up su entrambe le sponde dell'Atlantico che stanno applicando l'IA alla ricerca sui farmaci. Altri includono le aziende statunitensi Berg, Numerate, twoXAR e Atomwise, nonché la britannica BenevolentAI.

"Agli occhi del farmaceutico queste aziende sono essenzialmente biotecnologie digitali con cui possono stringere partnership e che aiutano ad alimentare il gasdotto", ha affermato Nooman Haque, responsabile delle scienze della vita presso la Silicon Valley Bank di Londra.

"Se questa tecnologia si dimostrerà davvero valida, potresti iniziare a vedere M&A con il settore farmaceutico e una più stretta integrazione di questi motori di intelligenza artificiale nella ricerca e sviluppo nel settore farmaceutico".

ANCORA DA PROVARE

Non è la prima volta che i produttori di farmaci si rivolgono a soluzioni ad alta tecnologia per aumentare la produttività della R&S.

L'introduzione dello "screening ad alto rendimento", utilizzando robot per testare rapidamente milioni di composti, ha generato montagne di lead all'inizio degli anni 2000, ma in particolare non è riuscita a risolvere le inefficienze nel processo di ricerca.

Per quanto riguarda l'IA, il grande settore farmaceutico sta procedendo con cautela, nella consapevolezza che la tecnologia non ha ancora dimostrato di poter portare con successo una nuova molecola dallo schermo del computer al laboratorio, alla clinica e infine al mercato.

"È ancora tutto da dimostrare, ma pensiamo che dovremmo fare l'esperimento", ha affermato John Baldoni, responsabile della tecnologia e della scienza della piattaforma di GSK.

Baldoni sta anche aumentando gli investimenti interni all'IA presso il produttore di farmaci assumendo personale inaspettato con un'adeguata esperienza di elaborazione e gestione dei dati, compresi gli astrofisici.

Il suo obiettivo è ridurre il tempo necessario dall'identificazione di un obiettivo per l'intervento della malattia alla ricerca di una molecola che agisce contro di essa da un 5.5 medio oggi a un solo anno futuro.

“Questo è un tratto. Ma poiché abbiamo imparato di più su ciò che possono fare i supercomputer moderni, abbiamo acquisito maggiore fiducia ", ha detto Baldoni a Reuters. "Abbiamo l'obbligo di ridurre il costo dei farmaci e ridurre il tempo necessario per fornire i farmaci ai pazienti".

All'inizio di quest'anno GSK ha anche stretto una collaborazione con il Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti e il National Cancer Institute per accelerare lo sviluppo di farmaci preclinici attraverso l'uso di tecnologie computazionali avanzate.

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