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La ricerca di un nuovo farmaco comporta tempi lunghi (dai 4 ai 6 anni per la sola parte di discovery), ampi studi ed elevati costi. Infatti, il processo di R&S si compone di 5 step principali: si va dalla scoperta del nuovo farmaco al suo sviluppo preclinico, poi allo sviluppo clinico, all’approvazione delle autorità regolatorie, fino alla fase post-vendita, per monitorarne l’efficacia e la sicurezza.

Può, ora, l’Intelligenza artificiale venire in aiuto, contribuendo ad automatizzare molti di questi passaggi, rendendoli più brevi e meno costosi? Una risposta viene dallo studio “How successful are AI-discovered drugs in clinical trials?”, condotta da Boston Consulting Group.

In base a questa ricerca sono molto promettenti i risultati ottenuti in clinica da molecole sviluppate con l’aiuto della AI. Negli ultimi anni, infatti, è aumentato in modo sostanziale il numero di nuovi farmaci e vaccini ottenuti con questa tecnologia e i tassi di successo nelle fasi I e II dello sviluppo clinico risultano assai migliori rispetto ai metodi tradizionali.

Per esempio, le molecole sviluppate con l’Intelligenza artificiale risultano, durante quest’ultimo decennio, cresciute di oltre il 60% l’anno, il che fa prevedere in futuro un’ondata di candidati per la fase della sperimentazione clinica.

Finora, infatti, il tasso di successo storico durante tutte le fasi di sviluppo clinico si attestava tra il 5-10%, mentre ora i miglioramenti registrati in fase 1 -secondo i dati del Boston Consulting Group- fa salire le probabilità di successo dal 9-18%, quasi il doppio rispetto alle medie storiche. Certo, siamo ai primi passi e mancano i tassi di successo delle fasi II e III, ma già questi primi risultati della fase I fanno prevedere che l’AI e la GenAI potranno influenzare i processi di R&S in modo assai significativo. È quindi prevedibile una crescente adozione di queste tecnologie anche in campo farmaceutico, tese a rivoluzionare radicalmente e a migliorare i metodi di ricerca finora adottati.