Entro dieci anni il 60% dei nuovi farmaci potrà essere progettato con l’intelligenza artificiale. È la previsione contenuta nel nuovo rapporto del Capgemini Research Institute dedicato alla trasformazione digitale del settore biofarmaceutico, che fotografa un’industria alle prese con costi crescenti della ricerca e sviluppo, tempi lunghi e una produttività in calo. Secondo l’indagine, condotta su 500 dirigenti di aziende farmaceutiche e biotech in Europa, Stati Uniti e Asia, la generative Ai e il machine learning stanno già accelerando la scoperta di nuovi bersagli terapeutici, la progettazione di composti e la gestione dei trial clinici. L’obiettivo è ridurre i fallimenti e riportare efficienza nelle pipeline. «Per la prima volta in vent’anni vediamo una tecnologia in grado di incidere davvero sulla produttività della ricerca», osserva un dirigente biotech coinvolto nell’indagine.
Il quadro economico spiega l’urgenza: portare un farmaco sul mercato può costare oltre due miliardi e mezzo di dollari e richiedere fino a 10 anni, mentre nove molecole su dieci falliscono nelle fasi cliniche. Per molti dirigenti, l’intelligenza artificiale rappresenta l’unica via per invertire la cosiddetta legge di Eroom, che descrive l’andamento opposto rispetto alla legge di Moore: invece di aumentare, la produttività scientifica tende a diminuire nel tempo. Non stupisce quindi che l’82% del campione si aspetti una trasformazione radicale dell’R&D entro cinque anni.
«L’Ia non è una moda: è l’unico modo per contenere costi e tempi compatibili con le esigenze dei pazienti e dei regolatori», afferma un responsabile R&D di una grande multinazionale del farmaco. L’adozione dell’Ia coinvolge l’intera catena del valore. Nella fase preclinica i modelli analizzano grandi insiemi di dati omici per individuare bersagli e prevedere tossicità; nei trial clinici aiutano a selezionare i centri, identificare i pazienti eleggibili e stimare la probabilità di eventi avversi, migliorando il reclutamento. «La parte più critica non è la sperimentazione in sé, ma il reclutamento dei pazienti. Qui l’Ia sta già facendo la differenza», afferma un dirigente delle sperimentazioni cliniche.
In ambito regolatorio l’Ia automatizza la preparazione dei dossier e anticipa le richieste delle autorità, mentre nella produzione ottimizza i parametri e riduce gli scarti. Il rapporto evidenzia che le aziende si stanno orientando verso un modello di sviluppo ibrido, combinando competenze interne e collaborazioni con startup e università.
«Le piattaforme digitali stanno diventando infrastrutture strategiche tanto quanto gli impianti di produzione», afferma un responsabile industriale di un grande gruppo farmaceutico. Il 52% del campione ha già accordi strategici in corso, mentre un terzo valuta possibili acquisizioni per accelerare l’integrazione delle piattaforme digitali. I casi d’uso più maturi si concentrano nella discovery, ma crescono quelli legati alla gestione dei dati, alla farmacovigilanza e alla previsione della domanda.
