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L’automazione dell’intelligenza artificiale AI nello sviluppo dei farmaci, sta aprendo la strada alla possibilità di prodotti farmaceutici più veloci, personalizzati ed economici.
Un caso-
A 82 anni, con una forma aggressiva di cancro del sangue che sei cicli di chemioterapia non erano riusciti a eliminare, “Paul” sembrava essere senza opzioni. A ogni lungo e spiacevole ciclo di cure, i suoi dottori si erano fatti strada lungo un elenco di farmaci antitumorali comuni, sperando di trovare qualcosa che si sarebbe rivelato efficace e cancellandoli uno per uno. Ma i soliti killer del cancro non stavano facendo il loro lavoro.
Non avendo nulla da perdere, i medici di Paul lo hanno iscritto a un processo istituito dall’Università di medicina di Vienna in Austria, dove vive. L’Università stava testando una nuova tecnologia di matchmaking sviluppata da una società con sede nel Regno Unito chiamata Exscientia che accoppia i singoli pazienti con i farmaci precisi di cui hanno bisogno, tenendo conto delle sottili differenze biologiche tra le persone.
I ricercatori hanno prelevato un piccolo campione di tessuto da Paul (il suo vero nome non è noto perché la sua identità è stata oscurata durante il processo). Hanno diviso il campione, che comprendeva sia cellule normali che cellule tumorali, in più di cento pezzi e li hanno esposti a vari cocktail di farmaci. Quindi, utilizzando l’automazione robotica e la visione artificiale (modelli di apprendimento automatico addestrati per identificare piccoli cambiamenti nelle cellule), hanno osservato per vedere cosa sarebbe successo.
In effetti, i ricercatori stavano facendo quello che avevano fatto i medici: provare diversi farmaci per vedere quale funzionava. Ma invece di sottoporre un paziente a cicli di chemioterapia di più mesi, stavano testando dozzine di trattamenti tutti contemporaneamente.
L’approccio ha permesso al team di effettuare una ricerca esaustiva del farmaco giusto. Alcune delle medicine non hanno ucciso le cellule tumorali di Paul. Altre hanno danneggiato le sue cellule sane. Paul era troppo fragile per assumere il farmaco che era risultato vincente contro il suo cancro. Così gli è stato assegnato il secondo classificato nel processo di matchmaking: un farmaco antitumorale commercializzato dal gigante farmaceutico Johnson & Johnson che i medici di Paul non avevano provato perché studi precedenti avevano suggerito che non fosse efficace nel trattamento del suo tipo di cancro.
Il farmaco individuato dall’AI ha funzionato. Due anni dopo, Paul era in completa remissione: il suo cancro era sparito. “L’approccio è un grande cambiamento per il trattamento del cancro”, afferma il CEO di Exscientia, Andrew Hopkins: “La tecnologia che abbiamo per testare i farmaci in clinica si traduce davvero in trattamenti per pazienti reali”.
Selezionare il farmaco giusto è solo metà del problema che Exscientia vuole risolvere. La società è pronta a rivedere l’intera strategia di sviluppo dei farmaci. Oltre ad associare i pazienti ai farmaci esistenti, Exscientia utilizza l’apprendimento automatico per progettarne di nuovi. Ciò potrebbe a sua volta produrre ancora più opzioni da vagliare quando si cerca una corrispondenza.
I primi farmaci progettati con l’aiuto dell’intelligenza artificiale sono ora in sperimentazione clinica, i rigorosi test condotti su volontari umani per vedere se un trattamento è sicuro – e funziona davvero – prima che le autorità di regolamentazione ne autorizzino l’uso diffuso. Dal 2021, due farmaci sviluppati da Exscientia (o co-sviluppati con altre aziende farmaceutiche) hanno avviato la sperimentazione. L’azienda sta per presentarne altri due.
“Se avessimo utilizzato un approccio tradizionale, non avremmo potuto scalare così velocemente la soluzioone per Paul“, afferma Hopkins.
Exscientia non è sola. “Ora ci sono centinaia di startup che stanno esplorando l’uso dell’apprendimento automatico nell’industria farmaceutica”, afferma Nathan Benaich di Air Street Capital, una società che investe in società di biotecnologie e scienze della vita.
Oggi, in media, ci vogliono più di 10 anni e miliardi di dollari per sviluppare un nuovo farmaco. La visione è quella di utilizzare l’intelligenza artificiale per rendere la scoperta di farmaci più veloce ed economica. Prevedendo come i potenziali farmaci potrebbero comportarsi nel corpo e scartando i composti inefficaci prima che lascino il computer, i modelli di apprendimento automatico possono ridurre la necessità di un scrupoloso lavoro di laboratorio.
“E c’è sempre bisogno di nuovi farmaci”, afferma Adityo Prakash, CEO dell’azienda farmaceutica californiana Verseon: “Ci sono ancora troppe malattie che non possiamo curare o che possiamo curare solo con elenchi di effetti collaterali lunghi tre miglia”.
Ora, nuovi laboratori vengono costruiti in tutto il mondo. L’anno scorso Exscientia ha aperto un nuovo centro di ricerca a Vienna; a febbraio, Insilico Medicine, una società di scoperta di farmaci con sede a Hong Kong, ha aperto un nuovo grande laboratorio ad Abu Dhabi. Tutto sommato, circa due dozzine di farmaci che sono stati sviluppati con l’assistenza dell’IA sono ora in fase di sperimentazione clinica.
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“Stiamo assistendo a questo aumento di attività e investimenti perché l’aumento dell’automazione nell’industria farmaceutica ha iniziato a produrre dati chimici e biologici sufficienti per addestrare buoni modelli di apprendimento automatico”, spiega Sean McClain, fondatore e CEO di Absci, un’azienda con sede a Vancouver, Washington, che utilizza l’intelligenza artificiale per cercare tra miliardi di potenziali progetti di farmaci. “Ora è il momento”, dice McClain. “Nei prossimi cinque anni assisteremo a un’enorme trasformazione in questo settore grazie all’AI”.
Fonte: MIT
