(Reuters Health) – Big Pharma comincia a usare l’intelligenza artificiale per migliorare l’attività di ricerca di nuovi medicinali. L’ultima a muoversi in questa direzione è GSK, che due giorni fa ha raggiunto un nuovo accordo da 43 milioni di dollari con Exscientia entrando in quella che al momento è una short list che vede aziende del calibro di MSD, Johnson & Johnson e Sanofi. L’obiettivo è quello di sfruttare i supercomputer e i sistemi di apprendimento di queste macchine per prevedere il comportamento delle molecole e la probabilità di ottenere un farmaco utile, risparmiando così tempo e denaro. I sistemi che prevedono l’impiego dell’intelligenza artificiale hanno già un ruolo centrale in altri settori ad alta tecnologia e della sicurezza, come lo sviluppo di autovetture senza conducente e la produzione di software di riconoscimento del viso. “Molte grandi aziende farmaceutiche stanno cominciando a capire il potenziale di questo approccio e come può contribuire a migliorare l’efficienza”, dichiara Andrew Hopkins, direttore generale di Exscientia. Hopkins, che ha lavorato in Pfizer, dice che il sistema di intelligenza artificiale di Exscientia potrebbe fornire farmaci candidati in circa un quarto del tempo e ad un quarto del costo degli approcci tradizionali. La società con sede in Scozia – che tra l’altro ha anche firmato un accordo con Sanofi nel mese di maggio – è una delle delle start-up più in crescita in questo settore su entrambi i lati dell’Atlantico. Altre imprese sulla cresta dell’nda sono le statunitensi Berg, Numerate, TwoXAR e Atomwise e la britannica BenevolentAI. “Agli occhi di Big Pharma queste aziende sono essenzialmente biotech digitali che possono fornire partnership e che aiutano a sviluppare la pipeline”, dice Nooman Haque, responsabile delle life science presso la Silicon Valley Bank di Londra.”Se questa tecnologia si dimostrerà efficace, vi saranno M&A con Pharma e una più stretta integrazione di questi motori AI in campo R&D”.
Un terreno da esplorare
Non è la prima volta che le pharma guardano all’ alta tecnologia per aumentare la produttività di Ricerca e Sviluppo. L’introduzione dell’high throughput screening, che utilizzava robot per testare rapidamente milioni di composti, ha generato montagne di accordi nei primi anni 2000, ma non ha risolto le inefficienze nel processo di ricerca. “Anche l’efficacia dell’impiego dell’intelligenza artificiale è tutta da dimostrare, ma sicuramente la dobbiamo sperimentare”, dice John Baldoni, Head of platform technology and science di GSK. Baldoni sta anche assumendo personale con un’adeguata esperienza di calcolo e gestione dei dati, inclusi gli astrofisici. Il suo obiettivo è ridurre il tempo necessario all’identificazione di una molecola “valida”contro una malattia, portandolo da una media di 5,5 anni attuali a un solo anno. “Quando sapremo di più su ciò che i supercomputer possono fare, avremo l’’obbligo di ridurre il costo dei farmaci e di ridurre il tempo necessario per ottenerli”.
Fonte: Reuters Health News
(Versione italiana per Daily Health Industry)
All’inizio di quest’anno GSK ha anche avviato una collaborazione con il Dipartimento statunitense per l’Energia e il National Cancer Institute per accelerare lo sviluppo di farmaci pre-clinici attraverso l’uso di tecnologi di calcolo. Avanzate.
Il nuovo accordo con Exscientia permetterà a GSK di cercare farmaci candidati valutando un massimo di 10 obiettivi correlati alla malattia. GSK fornirà finanziamenti alla ricerca e pagherà 33 milioni di sterline se si otterranno molecole pre-cliniche utili come pietre miliari.
