Accelerare la scoperta e lo sviluppo di farmaci con l'IA

Scopri i vantaggi e le sfide dell'implementazione delle soluzioni IA lungo la catena del valore farmaceutico.

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Aumentare l'efficienza e l'innovazione nel settore farmaceutico con l'IA

Scopri come l'IA è pronta a trasformare la scoperta e lo sviluppo di farmaci, contribuendo a ridurre i costi dello sviluppo dei farmaci e a fornire trattamenti salvavita ai pazienti più rapidamente.

Punti chiave

L'industria farmaceutica sta sperimentando una trasformazione significativa resa possibile dall'IA.
Per supportare meglio i professionisti del settore sanitario e i loro pazienti, le aziende farmaceutiche devono accelerare i processi di scoperta e sviluppo dei farmaci, controllando al contempo i costi in aumento.
L'IA può prestare assistenza nell'ambito dei passaggi chiave del processo di scoperta dei farmaci, inclusa l'identificazione delle proteine delle malattie e l'analisi dei composti che interagiranno più efficacemente con le proteine.
L'IA semplifica anche il processo di sviluppo dei farmaci analizzando enormi quantità di dati, identificando schemi e prevedendo risultati.
Le aziende farmaceutiche che adottano l'IA devono affrontare sfide come il mantenimento della qualità dei dati e la ricerca di lavoratori con la giusta combinazione di competenze tecniche e scientifiche. Scopri come gli agenti IA stanno trasformando le operazioni aziendali.
Guardando al futuro, l'industria farmaceutica vedrà più partnership tra aziende farmaceutiche e tecnologiche e maggiori investimenti in startup nel settore della tecnologia biomedica e dell'IA.

L'aumento dei costi dei nuovi farmaci

Il modo in cui i professionisti del settore sanitario curano i pazienti sta cambiando rapidamente. Utilizzano informazioni sempre più personalizzate sui pazienti per guidare le decisioni mediche. Questo approccio, noto anche come medicina di precisione, sta diventando sempre più comune a mano a mano che i ricercatori affrontano questioni sanitarie complesse e il settore farmaceutico si sforza di ridurre i tempi e i costi necessari per sviluppare farmaci salvavita.

Attualmente, immettere sul mercato un nuovo farmaco è un processo estremamente lungo e costoso per le aziende farmaceutiche. Secondo dati recenti di Taconic Biosciences, un singolo farmaco richiede circa 2,6 miliardi di USD e oltre 10 anni per essere sviluppato. E una volta sviluppati, l'88% dei nuovi candidati farmaceutici non ottiene l'approvazione della FDA.

La buona notizia è che l'intelligenza artificiale (IA) ha un potenziale incredibile per accelerare il processo di ricerca e sviluppo farmaceutico.

Come l'IA semplifica la scoperta di farmaci

Il primo passo nella creazione della maggior parte dei farmaci consiste nel sintetizzare un composto in grado di legarsi a una molecola bersaglio coinvolta in una malattia, di solito una proteina, e modularla. Per trovare il composto giusto, i ricercatori esaminano migliaia di possibili candidati. Una volta identificato un bersaglio, i ricercatori esaminano enormi librerie di composti simili per trovare l'interazione ottimale con la proteina della malattia.

Oggi, occorrono più di un decennio e centinaia di milioni di dollari per arrivare a questo punto. Invece, la tecnologia biomedica che utilizza l'IA e l'apprendimento automatico (ML) può semplificare il processo, riducendo il tempo e i costi necessari alle aziende farmaceutiche per rilasciare nuovi farmaci. Ad esempio, queste tecnologie possono:

Esaminare attentamente le librerie di molecole

Le librerie selezionate per le molecole candidate sono così enormi che è quasi impossibile per i ricercatori esaminarle tutte da soli. L'intelligenza artificiale, invece, può identificare rapidamente i potenziali composti bersaglio in enormi set di dati, facendo risparmiare ai ricercatori centinaia di ore di laboratorio.

Prevedere le proprietà dei composti

Il processo di ricerca farmaceutica tradizionale include lunghi studi e può comportare errori. Le soluzioni di tecnologia biomedica combinate con IA e ML possono aiutare ad accelerare il processo prevedendo le proprietà dei potenziali composti, assicurando che solo quelli con la composizione desiderata vengano scelti per la sintesi. Ciò evita ai ricercatori di lavorare su composti che difficilmente saranno efficaci.

Inventare nuovi composti

Quando lo screening produce pochi risultati promettenti, l'IA può persino suggerire nuovi composti che si adattino ai parametri desiderati e abbiano maggiori possibilità di successo.

Come l'IA assiste i ricercatori

Considera come i ricercatori possono utilizzare le soluzioni IA per supportare passaggi chiave del processo di scoperta dei farmaci.

I ricercatori eseguono i seguenti passaggi:

Passaggio 1: individuare una molecola che sia utilizzabile come bersaglio.
Passaggio 2: condurre esperimenti per confermare che il bersaglio sia coinvolto nella progressione della malattia.
Passaggio 3: identificare o creare un composto che interagisca con il bersaglio.
Passaggio 4: ottimizzare l'efficacia e la sicurezza del composto prescelto.

Con l'aiuto dell'IA, sarà possibile:

Passaggio 1: trovare più potenziali bersagli.
Passaggio 2: innalzare il tasso di successo degli esperimenti.
Passaggio 3: escludere i composti con poca probabilità di interazione.
Passaggio 4: Velocizzare il processo con l'analisi intelligente.

In che modo l'IA viene usata negli studi clinici

Secondo Taconic Biosciences, solo il 12% dei farmaci candidati alla fase dello studio clinico vengono approvati dagli enti regolatori. La fase più lunga e costosa del processo di creazione del farmaco, lo studio clinico, prevede più fasi di test sull'uomo e ogni fase coinvolge centinaia o migliaia di partecipanti.

Il tradizionale processo lineare di studi clinici controllati randomizzati non cambia da decenni. Non dispone della flessibilità, velocità e potere analitico necessari affinché il modello di medicina di precisione possa prosperare. Le aziende faticano a trovare i partecipanti giusti, per non parlare dell'assunzione, del mantenimento e della gestione efficienti. L'inefficienza del processo contribuisce notevolmente all'aumento dei costi di ricerca e sviluppo farmaceutico, nonché ai bassi tassi di approvazione. Inoltre, ostacola l'innovazione.

Le aziende farmaceutiche possono utilizzare modelli di IA predittiva durante tutta la fase dello studio clinico per lo sviluppo del farmaco, dalla progettazione all'analisi dei dati, contribuendo a:

Identificare i pazienti idonei estraendo contenuti pubblicamente disponibili.
Valutare le prestazioni del sito dello studio in tempo reale.
Automatizzare la condivisione dei dati tra piattaforme.
Fornire i dati per i report finali.

L'associazione di algoritmi a un'infrastruttura tecnologica efficiente garantisce che il flusso costante di dati clinici venga pulito, aggregato, archiviato e gestito in modo efficace. Pertanto, i ricercatori possono comprendere meglio la sicurezza e l'efficacia del farmaco senza dover raccogliere e analizzare manualmente gli enormi set di dati generati dagli studi.

Barriere all'adozione dell'IA nel settore farmaceutico

Sebbene l'uso dell'IA stia diventando sempre più diffuso nei processi di scoperta e sviluppo di farmaci, persistono alcuni ostacoli alla sua adozione. Ecco alcune sfide comuni che le aziende sono chiamate ad affrontare:

Qualità dei dati

Una sfida spesso citata in molti settori è che dati insufficienti possono ridurre rapidamente l'utilità dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. Per i ricercatori in ambito farmaceutico, i dati di bassa qualità rendono la tecnologia biomedica inaffidabile e, in definitiva, non più accurata, utile o conveniente in termini di tempo rispetto ai metodi tradizionali.

Apprensione

Ha preso piede l'errata convinzione secondo la quale, nella maggior parte dei settori, la tecnologia alla fine sostituirà completamente il lavoro umano. Il settore farmaceutico non fa eccezione. E sebbene sia vero che l'IA può analizzare set di dati di grandi dimensioni più rapidamente degli umani, non è da intendersi come sostituta di ricercatori e medici qualificati.

Carenza di competenze

L'implementazione della tecnologia biomedica nel processo di ricerca farmaceutica richiede un insieme di competenze di nicchia. Per mantenere i dati puliti e l'IA efficiente, le aziende devono poter contare non solo su competenze tecniche, ma anche sulla comprensione scientifica dei processi chimici e biologici, ad esempio nella progettazione di farmaci. È un compito difficile da assolvere per le aziende.

Il futuro dell'IA nel settore farmaceutico

Con l'aiuto dell'IA, i ricercatori possono essere più innovativi, i clinici possono soddisfare meglio le esigenze della medicina di precisione e le aziende farmaceutiche possono immettere sul mercato farmaci che cambiano la vita più rapidamente.

Le tendenze attuali indicano che la trasformazione dell'IA che sta avvenendo nell'industria farmaceutica oggi continuerà anche in futuro. Ad esempio, ogni anno aumentano sempre più le partnership tra aziende farmaceutiche e tecnologiche, come anche gli investimenti in startup nel settore della tecnologia biomedica e dell'IA.

Le grandi aziende farmaceutiche stanno anche condividendo sempre più dati. Il consorzio Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery, o MELLODDY, facilita la condivisione dei dati tra le sue decine di membri. MELLODDY usa un sistema basato su blockchain, che consente alle aziende di condividere dati proprietari mantenendone la riservatezza. I ricercatori possono usare i dati esistenti per avviare il proprio processo di ricerca farmaceutica e ridurre gli anni necessari per lo sviluppo.

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