Il settore delle biotecnologie vive una fase di profonda trasformazione. L’arrivo di strumenti di intelligenza artificiale lungo tutta la pipeline dello sviluppo farmaceutico promette di ridurre i tempi, abbattere i costi e personalizzare i trattamenti. Dalla drug discovery fino alla sperimentazione clinica, passando per modelli predittivi e wearable, le applicazioni si moltiplicano e ridisegnano la ricerca.
Durante il convegno dell’Osservatorio Life Science Innovation del Politecnico di Milano, Marica Nobile, Direttrice di Federchimica Assobiotec, ha offerto una panoramica delle opportunità e delle criticità di questa rivoluzione, con un focus sul ruolo che l’AI può giocare nel potenziare il comparto biotech italiano.
Indice degli argomenti
Dalla drug discovery ai modelli in silico
Secondo Nobile, la fase di scoperta di nuove molecole è quella che sta beneficiando in modo più immediato dell’apporto dell’AI. Algoritmi di machine learning e deep learning sono in grado di analizzare enormi banche dati genomiche e chimiche per identificare nuovi target terapeutici e generare molecole candidate. Questo approccio consente di ridurre drasticamente i tempi: processi che richiedevano anni possono essere compressi in pochi mesi.
L’Osservatorio ha rilevato come oltre 150 startup internazionali siano già impegnate nell’applicazione dell’AI al drug discovery, catalizzando finanziamenti medi pari a 28,4 milioni di dollari, quasi il doppio rispetto alla media del settore. Questo dato evidenzia l’interesse crescente degli investitori e il potenziale di trasformazione che l’AI porta con sé.
Un altro ambito in rapida espansione è quello dei modelli in silico, simulazioni computazionali che permettono di prevedere l’efficacia e la sicurezza di un farmaco prima di passare alla sperimentazione animale o clinica. Per il biotech, questa tecnologia significa non solo risparmio di tempo e risorse, ma anche maggiore sostenibilità e riduzione dei test invasivi.
Wearable e raccolta di dati real-world
L’AI si integra anche con i dispositivi indossabili e i sensori, che raccolgono dati clinici e comportamentali in tempo reale. Questi strumenti sono sempre più utilizzati nei trial clinici per monitorare parametri vitali e stili di vita dei pazienti, fornendo dati real-world fondamentali per valutare l’efficacia dei trattamenti.
Come ha sottolineato Nobile, la sfida per le aziende biotech è saper integrare queste informazioni eterogenee, spesso provenienti da fonti non standardizzate, in modelli di analisi robusti. La capacità di trasformare dati grezzi in evidenze cliniche valide diventa un fattore competitivo decisivo.
Medicina personalizzata e nuovi modelli di cura
Uno dei campi in cui il connubio tra biotech e intelligenza artificiale appare più promettente è la medicina personalizzata. L’analisi integrata di dati genetici, clinici e ambientali consente di costruire profili individuali dei pazienti e di sviluppare trattamenti mirati.
Per Nobile, questo approccio segna un cambiamento radicale: dalla logica “one size fits all” a modelli di cura tarati sulle caratteristiche specifiche di ciascun individuo. Le biotecnologie, potenziate dall’AI, possono così diventare lo strumento per rendere concreta la promessa della personalizzazione terapeutica.
Le sfide tecnologiche e regolatorie
Nonostante il potenziale, restano sfide rilevanti. Dal punto di vista tecnologico, il settore deve affrontare il problema della qualità e interoperabilità dei dati, senza i quali gli algoritmi rischiano di produrre risultati distorti. La frammentazione delle banche dati e la mancanza di standard comuni rallentano la diffusione delle applicazioni più avanzate.
Sul fronte regolatorio, la cornice europea è in evoluzione. L’AI Act approvato nel 2024 e il Reflection Paper EMA dello stesso anno hanno introdotto principi chiave come trasparenza, human oversight e valutazione proporzionata dei rischi. Tuttavia, mancano ancora linee guida specifiche per la sperimentazione con AI nel biotech, con il rischio di approcci divergenti nei diversi Paesi.
PMI e startup: un accesso ancora complesso
Nobile ha sottolineato come la rivoluzione digitale non debba rimanere prerogativa dei grandi gruppi farmaceutici. Perché l’innovazione sia diffusa, occorre garantire anche a PMI e startup biotech l’accesso a infrastrutture, dati e competenze.
Secondo i dati dell’Osservatorio, meno della metà delle aziende del settore Life Science dispone oggi delle risorse umane ed economiche e delle infrastrutture tecnologiche necessarie per implementare soluzioni di AI. Il rischio è creare un divario crescente tra grandi player globali e realtà minori, che pure rappresentano il cuore pulsante dell’innovazione in Europa. L’uso del supercalcolo e di piattaforme di dati federati potrebbe contribuire a ridurre questo gap, offrendo risorse condivise a un ecosistema più ampio.
Biotech e intelligenza artificiale: un binomio in crescita
Il messaggio lanciato da Nobile è duplice: da un lato, il connubio tra biotech e intelligenza artificiale rappresenta un’opportunità straordinaria per accelerare la pipeline dello sviluppo farmaceutico; dall’altro, senza regole chiare, accesso equo e formazione adeguata, il rischio è che il potenziale resti inespresso o concentrato nelle mani di pochi.
L’equilibrio tra innovazione e regolazione, tra grandi gruppi e PMI, tra opportunità e rischi, sarà la chiave per comprendere se l’AI riuscirà davvero a trasformare le biotecnologie in un volano strutturale per la ricerca clinica e la medicina personalizzata.
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