L’intelligenza artificiale sta cambiando profondamente il modo in cui vengono scoperti nuovi farmaci e la Cina si candida a diventare uno dei principali laboratori mondiali di questa trasformazione. A dimostrarlo è il caso di Insilico Medicine, società biotecnologica quotata alla Borsa di Hong Kong che combina modelli di AI, automazione e ricerca biologica per accelerare lo sviluppo di nuove terapie. Secondo quanto dichiarato dal fondatore e amministratore delegato Alex Zhavoronkov, il tempo necessario per individuare un candidato farmaco è passato da una media di circa quattro anni e mezzo a circa un anno, con alcuni progetti completati addirittura in nove mesi.
Si tratta di un cambiamento significativo per un settore in cui ogni mese risparmiato può tradursi in costi inferiori e in un accesso più rapido alle cure per i pazienti. La fase iniziale della ricerca farmaceutica richiede normalmente l’analisi di milioni di molecole per individuare quelle con il maggiore potenziale terapeutico. L’AI consente di eseguire questa selezione in modo molto più veloce, analizzando enormi quantità di dati biologici, genetici e chimici, individuando nuovi bersagli terapeutici e progettando virtualmente molecole che abbiano maggiori probabilità di funzionare ancora prima della sintesi in laboratorio. In questo modo i ricercatori possono concentrare gli esperimenti sulle opzioni più promettenti, riducendo tempi e sprechi.
L’accelerazione riguarda soprattutto la fase della scoperta del farmaco, mentre il percorso che porta all’approvazione di un medicinale resta lungo e complesso. Dopo l’identificazione della molecola candidata sono infatti necessari test preclinici, sperimentazioni cliniche su volontari e pazienti, verifiche di sicurezza e l’autorizzazione delle autorità regolatorie. Si tratta di un processo che continua a richiedere diversi anni e investimenti miliardari. L’AI, quindi, non elimina queste fasi, ma rende molto più efficiente il punto di partenza dell’intero sviluppo.
Il caso di Insilico Medicine rappresenta anche la crescita della Cina nel settore delle biotecnologie. Per anni il Paese è stato considerato soprattutto un grande produttore di farmaci generici, mentre oggi punta a diventare un protagonista dell’innovazione. Secondo Zhavoronkov, il vantaggio competitivo nasce dalla combinazione tra infrastrutture di ricerca avanzate, costi inferiori rispetto ai mercati occidentali, disponibilità di ricercatori altamente qualificati e una rete di laboratori automatizzati che permette di trasformare rapidamente le simulazioni generate dall’AI in esperimenti reali.
I numeri raccontano una crescita importante. Negli ultimi sei anni Insilico Medicine ha generato 31 candidati farmaci, collaborando con grandi gruppi internazionali come Eli Lilly e Takeda. A marzo l’azienda ha ampliato la partnership con Eli Lilly attraverso un accordo che potrebbe raggiungere 2,75 miliardi di dollari, uno dei più importanti nel settore della scoperta di farmaci basata sull’AI.
Tra i progetti più avanzati figura Rentosertib, un trattamento sperimentale contro la fibrosi polmonare idiopatica sviluppato con il supporto dell’AI, oggi arrivato agli studi clinici di fase intermedia. È uno degli esempi più concreti di come gli algoritmi possano contribuire non solo all’identificazione di nuove molecole, ma anche alla loro progressione lungo il percorso di sviluppo.
L’interesse verso questo approccio non riguarda soltanto la Cina. Sempre più aziende farmaceutiche stanno investendo in infrastrutture dedicate all’AI. La scorsa settimana Bristol Myers Squibb ha annunciato l’acquisto del nuovo sistema di supercalcolo DGX SuperPOD di Nvidia per potenziare la ricerca farmaceutica. Il responsabile della ricerca dell’azienda, Robert Plenge, ha spiegato che l’AI ha già consentito di ridurre del 20-30% i tempi di sviluppo dei farmaci e che in futuro questo beneficio potrebbe arrivare fino al 50%.
Lo stesso Zhavoronkov ritiene che la trasformazione non riguarderà soltanto la ricerca scientifica, ma anche l’organizzazione del lavoro nelle aziende biotech. Secondo il manager, fino al 40% delle attività oggi svolte da personale altamente qualificato potrebbe essere automatizzato, mentre i ricercatori saranno sempre più chiamati a supervisionare sistemi di AI e laboratori robotizzati. Una prospettiva che apre nuove opportunità, ma anche interrogativi sulla formazione delle competenze e sull’evoluzione delle professioni scientifiche.
L’AI, dunque, non sostituirà il lavoro di medici, biologi e farmacologi, ma sta diventando uno strumento capace di ridurre drasticamente i tempi della ricerca, aumentare le probabilità di successo dei nuovi progetti e contenere i costi delle prime fasi dello sviluppo. Se queste promesse saranno confermate dai risultati clinici, la prossima rivoluzione dell’intelligenza artificiale potrebbe non arrivare dai chatbot, ma dai laboratori dove si progettano i farmaci del futuro.
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