L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE CHE CI PIACE – IL DOSSIER DELL’AIFA CONFERMA IL RUOLO FONDAMENTALE DELLE NUOVE TECNOLOGIE CHE CONSENTONO DI TAGLIARE IL 25% I COSTI E DI ACCORCIARE DEL 40% I TEMPI DI PRODUZIONE: GRAZIE ALL’AI SI RISPARMIANO ALMENO TRE ANNI PERCHÉ UN PRODOTTO PASSI DALLA FASE DI IDEA ALLA SUA EFFETTIVA DISPONIBILITÀ SUL MERCATO – MA C’È DI PIÙ: PERCHÉ GRAZIE ALL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE SI POTRÀ FARE UN PASSO ENORME SULLA PERSONALIZZAZIONE DEI TRATTAMENTI...
Estratto dell’articolo di Federico Genta per “la Stampa”
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È tutta una questione di numeri. O, meglio, di percentuali. Meno 25% di costi ingegneristici. Meno 40% dei tempi di produzione. La riduzione di un terzo del "time to market", tradotto: si risparmiano almeno tre anni perché un prodotto - e qui si parla di medicine - passi dalla fase di idea alla sua effettiva disponibilità sul mercato. Eccola qui la rivoluzione dell'intelligenza artificiale applicata al mondo dell'industria farmaceutica. È la fotografia scattata dall'ultimo dossier dell'Aifa, l'Agenzia italiana del farmaco [...]
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Prima dell'avvento degli algoritmi, sviluppare un nuovo farmaco richiedeva mediamente oltre 10 anni di lavoro e investimenti di oltre 2 miliardi di euro. E soltanto il 12% dei programmi di sviluppo arrivavano all'approvazione finale. È qui che l'AI cambia la traiettoria. Perché gli algoritmi di deep learning analizzano milioni di composti in poche ore, identificano target terapeutici, simulano affinità molecolari, stimano tossicità, metabolismo e biodisponibilità prima ancora che una molecola venga sintetizzata.
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E non è più soltanto una teoria: tanti "candidati farmaci" progettati con l'AI sono già in sperimentazione sull'uomo. Qualche esempio? Rentosertib, sviluppato da Insilico Medicine per la fibrosi polmonare idiopatica, ha mostrato un miglioramento della funzione polmonare. REC994, candidato per la malformazione cavernosa cerebrale, sta dando risultati incoraggianti.
Altri programmi - dall'oncologia alle malattie rare - promettono di comprimere drasticamente i tempi di scoperta. Ma l'intelligenza artificiale non serve solo a creare nuove molecole. Permette anche il "drug repurposing": individua nuove indicazioni terapeutiche per farmaci già approvati, riducendo contemporaneamente rischi, costi e tempi [...]
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Una rivoluzione reale e tangibile, ma che crescerà ancora. Il mercato globale dell'AI applicata alla farmaceutica crescerà ancora del 40-43% fino al 2030, segno di un'accelerazione impressionante che punta a rivoluzionare l'intera filiera, dalla scoperta al monitoraggio post-marketing. E la partita non è soltanto tecnologica.
[...] Oggi il 62% delle imprese farmaceutiche integra già l'AI nei propri reparti di ricerca e sviluppo, con una crescita del 45% attesa nei prossimi cinque anni. Il motivo? Più rapidità, maggiore accuratezza, minori costi e la possibilità di prevedere in modo più affidabile l'efficacia di un trattamento prima ancora della sperimentazione sull'uomo.
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Terapie a misure di paziente: un altro grande capitolo è quello della personalizzazione dei trattamenti. Non tutti i pazienti rispondono allo stesso modo a un farmaco: variabili genetiche, ambientali e cliniche rendono ogni caso unico. L'AI consente di superare l'approccio "taglia unica" tipico della medicina tradizionale.
Piattaforme come Tempus AI incrociano i dati genetici dei pazienti con le risposte ai farmaci, permettendo di individuare il farmaco più efficace e ridurre il rischio di effetti avversi.
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Anche in questo caso non si tratta di fanta-medicina: in oncologia, questa tecnologia ha già permesso una migliore selezione delle terapie mirate, aumentando la sopravvivenza dei pazienti e la loro qualità della vita.
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