Da quando le tecnologie di IA sono state integrate nella scoperta dei farmaci, oltre dieci anni fa, il numero di farmaci e vaccini scoperti con l’ausilio dell’IA è aumentato esponenzialmente. Le aziende focalizzate sulle biotecnologie IA (le cosiddette AI-native Biotech) sono state particolarmente di successo, con numerose molecole che stanno avanzando nei trial clinici.
Sebbene la capacità dell’IA di scoprire nuove molecole stia guadagnando attenzione, la domanda cruciale che rimane è: quanto sono efficaci queste molecole nei trial clinici?

Una recente analisi condotta da Boston Consulting Group e pubblicata a giugno 2024 su Drug Discovery Today affronta proprio questa domanda, offrendo uno sguardo preliminare sui tassi di successo clinico dei farmaci e dei vaccini scoperti grazie all’IA. I risultati sono promettenti, con le molecole scoperte dall’IA che mostrano tassi di successo significativamente più alti nelle fasi iniziali dei trial clinici rispetto alla media storica dell’industria. La scoperta di farmaci è un processo lungo, complesso e costoso, noto per il suo alto tasso di fallimento. Tradizionalmente, ci vogliono anni per scoprire nuove piccole molecole, e solo una frazione di esse riesce a superare le varie fasi dei trial clinici.

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La maggior parte delle app che dicono di migliorare un certo aspetto della nostra salute lo fanno attraverso autoproclami pubblicitari. Sono ben poche le app per smartphone che sono state sottoposte a esperimenti scientifici veri e propri i cui risultati sono stati poi sottoposti a revisione fra pari, cioè ad altri scienziati prima di essere pubblicati.

Un team di ricercatori del Dartmouth ha condotto la prima sperimentazione clinica su un chatbot terapeutico basato su IA generativa,e l’articolo è stato pubblicato nientemeno che all’interno della nuova sezione del New England Journal of Medicine dedicata all’IA. Il trial ha riscontrato miglioramenti significativi nei sintomi dei partecipanti. In altre parole il software, chiamato Therabot, parrebbe offrire un supporto comparabile a quello fornito dai professionisti della salute mentale.

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Per la prima volta il Comitato per i Medicinali per uso Umano (CHMP) dell’Agenzia Europea per i Medicinali (EMA) ha emesso una “Qualification Opinion” per una metodologia innovativa basata  sull’intelligenza artificiale (AI). Lo strumento si chiama AIM-NASH e aiuta i patologi ad analizzare le scansioni di biopsie epatiche per determinare la gravità della MASH, steatoepatite associata a disfunzione metabolica. La promessa è di migliorare l’affidabilità e l’efficienza degli studi clinici sui nuovi trattamenti, riducendo la variabilità nella misurazione dell’attività della malattia (infiammazione e fibrosi). Le evidenze presentate al CHMP dimostrano che le letture delle biopsie effettuate con AIM-NASH, verificate da un unico patologo esperto, sono in grado di determinare in modo affidabile l’attività della MASH con minore variabilità rispetto allo standard attuale, che prevede un consenso tra tre patologi indipendenti. 

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L’antibiotico resistenza sarà un serio problema per i decenni a venire. Non a caso uno dei tre ambiti sui quali è stato testato Co-Scientist di Google è proprio la resistenza dei batteri ai farmaci attualmente a disposizione. Le mutazioni dei patogeni in conseguenza di un contatto massiccio con i farmaci avvengono molto più velocemente rispetto ai tempi di cui abbisogna la ricerca per produrre nuovi antibiotici. Ne consegue che dobbiamo trovare il modo di accelerare la ricerca – ed è la prospettiva dell’IA applicata a questo campo – ma al tempo stesso ridurre la nostra esposizione agli antibiotici. Fra le due forse la seconda è la sfida più difficile, perché la verità è che anno dopo anno il consumo di antibiotici aumenta notevolmente.

Fra il 2022 e il 2023 la crescita in Italia è stata del 5,4%. Siamo dunque ancora lontani dall’obiettivo del Piano Nazionale di Contrasto dell’Antimicrobico Resistenza (PNCAR) 2022-2025 che era quello di ridurre del 10% il consumo di antibiotici sistemici entro il 2025.

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