Già oggi è possibile sfruttare l’intelligenza artificiale per contribuire alla creazione di nuovi farmaci. L’IA non è in grado di “inventare” da sola un farmaco pronto all’uso, ma può accelerare molte fasi della ricerca ed è utile per scoprire nuovi bersagli terapeutici (individuare proteine o geni coinvolti in una malattia che potrebbero essere colpiti da un farmaco), progettare nuove molecole, prevedere efficacia e tossicità, ottimizzare studi clinici e altro ancora.
Anthropic ha fatto sapere di voler lavorare nella sperimentazione clinica. L’azienda di Claude, Mythos e Fable ha approfittato della recente conferenza “The Briefing: AI for Science” per presentare Claude Science, un nuovo strumento che riunisce molti elementi destinati agli scienziati del settore farmaceutico, un tool che consente di generare grafici, immagini e riassunti da un’unica interfaccia, migliorando al contempo l’efficienza di Claude per la ricerca.
Eric Kauderer-Abram, ha riferito che l’azienda intende lanciarsi nella scoperta di farmaci grazie all’intelligenza artificiale, con particolare interesse per le malattie rare o “trascurate”, ossia patologie che ricevono scarsa attenzione e pochi investimenti nella ricerca e nello sviluppo di nuove terapie.
OpenAI, Amazon, Google e altre offrono già strumenti e piattaforme dedicate alle scienze della vita ma l’annuncio di Anthropic sembra un tentativo diretto da parte di una grande azienda all’avanguardia nel campo dell’IA, di sviluppare direttamente farmaci, ponendola in una posizione insolita: vendere software ad altre aziende farmaceutiche che potrebbero, al tempo stesso, essere sue concorrenti.
Anthropic, spiega The Verge, si inserisce in una corsa più ampia che comprende aziende farmaceutiche concepite con un approccio incentrato sull’IA, come Insilico, Isomorphic Labs (nata come spin-off di Google DeepMind), startup biotecnologiche e grandi gruppi farmaceutici che stanno sviluppando internamente o acquisendo strumenti basati sull’intelligenza artificiale.
Anthropic non ha per il momento indicato dettagli; nell’ambito dell’evento Eric Kauderer-Abrams non ha spiegato quale sarebbe la strategia dell’azienda nel caso in cui venissero individuati candidati farmaci promettenti (molecole o sostanze terapeutiche con caratteristiche sufficientemente positive da essere considerata per un ulteriore sviluppo come possibile farmaco) e se preveda di collaborare con altre società per le attività di laboratorio, la sperimentazione sugli animali, gli studi clinici e la produzione dei farmaci.
Vari esperti interpellati da The Verge riferiscono che l’espressione “AI drug discovery” citata da Anthropic all’evento può avere vari significati ed è un termine-ombrello che potrebbe racchiudere un’ampia varietà di applicazioni.
L’intelligenza artificiale sta senza dubbio trasformando lo sviluppo di nuovi farmaci e, come accennato, è già in grado di contribuire alla generazione di nuove idee, ad esempio suggerendo molecole che potrebbero interagire con specifiche parti dell’organismo, come i recettori cellulari, già noti per essere coinvolti in una determinata malattia o per costituire il bersaglio di farmaci esistenti.
Tenendo conto del lavoro di Anthropic sui modelli di IA di frontiera, è presumibile che l’azienda voglia sfruttare l’intelligenza artificiale generativa per esplorare un’enorme quantità di possibili combinazioni chimiche e biologiche e aiutare i ricercatori a individuare connessioni che, altrimenti, sarebbero molto difficili o richiederebbero molto tempo per essere scoperte; IA specializzate potrebbero suggerire nuove idee per farmaci, identificare nuovi bersagli terapeutici o individuare nuovi impieghi per medicinali già esistenti.
L’IA accelera la ricerca, ma gli esperimenti restano indispensabili
C’è ad ogni modo ancora molta strada da fare prima che un farmaco progettato dall’intelligenza artificiale possa arrivare ai pazienti e ottenere l’approvazione delle autorità di regolamentazione per l’uso nell’uomo: il contributo e la supervisione degli esseri umani saranno necessari in ogni fase. Un ostacolo di cui tenere conto è la scarsità di dati sperimentali pubblici e di alta qualità, ad esempio sul comportamento delle diverse sostanze chimiche all’interno dell’organismo, elemento che potrebbe rallentare gli sforzi nello sviluppo di nuovi farmaci. Ricercatori evidenziano che persino negli ambiti della biologia più studiati, esistono ancora ampie lacune nella nostra comprensione dei meccanismi con cui funzionano i sistemi biologici.
L’intelligenza artificiale non è ancora in grado di risolvere molti degli aspetti più lenti e complessi che portano alla scoperta di nuovi farmaci. Frank von Delft, professore di biologia chimica strutturale presso l’Università di Oxford e responsabile della cristallografia delle proteine all’Oxford Centre for Medicines Discovery, sottolinea che è giusto entusiasmarsi per i progressi dei modelli di IA, ma che questi “non sono ancora neppure lontanamente riusciti a rendere superflui gli esperimenti”.
I farmaci candidati devono infatti essere ancora testati nel mondo reale per verificarne l’efficacia, la tossicità e il possesso di caratteristiche pratiche che ne consentano la produzione, la conservazione e la somministrazione in condizioni di sicurezza. Tutto questo richiede personale altamente qualificato, ingenti risorse economiche e molto tempo, soprattutto per quanto riguarda la sperimentazione clinica sull’uomo, una fase in cui molti candidati farmaci che inizialmente sembrano promettenti finiscono per fallire.
Se Anthropic vorrà davvero sviluppare farmaci, dovrà investire ingenti somme negli esperimenti. Nell’ultimo anno l’azienda ha ad ogni modo assunto biologi, avviato la realizzazione di propri laboratori sperimentali (wet labs), ha assunto professionisti provenienti da grandi aziende farmaceutiche e da prestigiose istituzioni accademiche, ed è alla ricerca di persone che, a vario titolo, lavorano nel settore delle scienze della vita.
Le reali capacità dell’IA nella scoperta di farmaci
Qualunque sia la malattia che Anthropic deciderà di affrontare, è probabile che eventuali risultati concreti si vedranno solo dopo molto tempo: verosimilmente non prima di una decina d’anni, tenendo conto del tempo normalmente necessario perché un nuovo farmaco completi gli studi clinici. “Serve tempo per dimostrare sperimentalmente che una sostanza è sicura”, spiega Matthew Todd, professore di drug discovery presso l’University College London.
Finora nessun farmaco progettato dall’intelligenza artificiale ha completato con successo gli studi clinici, ottenuto l’approvazione della FDA ed è arrivato sul mercato. Alcuni candidati farmaci sviluppati con il supporto dell’IA sono entrati nella fase di sperimentazione clinica, ma è difficile stabilire quanto l’intelligenza artificiale abbia realmente contribuito, in quale fase del processo sia stata impiegata o se questi candidati siano effettivamente superiori ai farmaci sviluppati con i metodi tradizionali. L’intelligenza artificiale può accelerare una parte del processo di ricerca, ma i farmaci devono comunque dimostrare la propria efficacia e sicurezza nel modo tradizionale: attraverso esperimenti lenti, rigorosi e metodici condotti nel mondo reale.
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