Come l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il settore farmaceutico: il corso di Milano

L’intelligenza artificiale (IA) sta rapidamente trasformando il settore farmaceutico, offrendo nuove opportunità e sollevando questioni complesse. Il corso “Utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nel settore farmaceutico: applicazioni, impatti e prospettive future”, che si terrà il 20 giugno a Milano, rappresenta un’occasione per esplorare queste tematiche. Destinato a professionisti delle funzioni HR, Affari Legali, Compliance Privacy, Commerciale, Marketing e Comunicazione, il corso mira a fornire una panoramica completa delle potenzialità e delle implicazioni dell’IA nel contesto farmaceutico, esaminando sia gli aspetti tecnologici che quelli giuridici.

Il Corso di Milano: Un Approccio Interdisciplinare

Il corso, che si terrà presso gli uffici Edra in Via Spadolini 7, vedrà la partecipazione di esperti del settore come l’avv. Francesca Ferrario, l’avv. Valentina Preta e il Prof. Guido Di Fraia. La mattina sarà dedicata all’esplorazione delle fasi di sviluppo della tecnologia IA e delle sue caratteristiche, con una particolare attenzione alle attuali e future prospettive delle AI generative nel settore healthcare. Il pomeriggio, invece, si concentrerà sulle implicazioni legali dell’utilizzo dell’IA nel settore farmaceutico, analizzando come l’IA influenzi settori come il diritto, la protezione dei dati personali, la proprietà intellettuale e la tutela del consumatore.

Il Contesto Normativo e le Sfide Legali

Il quadro normativo europeo e nazionale, incluso il GDPR e le nuove proposte legislative sull’IA, sarà esaminato per comprendere gli obblighi legali e le possibili criticità legate all’impiego dell’IA. Saranno affrontate tematiche come la tutela delle opere generate tramite IA e la responsabilità civile per danni da sistemi governati da IA. Questo approccio interdisciplinare, che combina teoria, casi studio e dibattiti, permetterà ai partecipanti di acquisire competenze pratiche e una visione completa delle implicazioni di una tecnologia in continua evoluzione.

IA e Sviluppo di Farmaci: Opportunità e Limiti

Nel campo farmaceutico, l’IA sta rivoluzionando il processo di scoperta dei farmaci. Il costo annuale per l’assistenza sanitaria è stimato tra il 6 e il 7% del prodotto interno lordo globale, con l’immissione in commercio di un nuovo farmaco che può costare oltre 1 miliardo di euro e richiedere fino a 15 anni. Aziende farmaceutiche stanno investendo capitali significativi nell’IA, creando nuove start-up con un focus specifico su questa tecnologia. Nel 2021, sono stati raccolti circa 2,1 miliardi di dollari in investimenti per l’IA nel settore farmaceutico.

Gli Stati Uniti sono pionieri e partecipanti dominanti nell’implementazione dell’IA, ospitando più della metà delle aziende mondiali (55,10%). L’Europa segue con il 19,90%, mentre il Regno Unito detiene il 9,95%. L’Asia, con la Cina in prima linea, sta cercando di recuperare il distacco. Le Organizzazioni di Ricerca a Contratto (CRO) mostrano uno scenario simile, con il 50% situato negli USA, il 25% in UE e il 10% in Asia.

Applicazioni e Innovazioni dell’IA nel Settore Farmaceutico

Le applicazioni dell’IA nella scoperta dei farmaci sono molteplici, dalla progettazione di molecole allo screening di librerie chimiche ad alto rendimento, dal docking molecolare alla dinamica molecolare. Tuttavia, le problematiche non sono ancora completamente superate. Il sistema biologico è complesso e non completamente compreso, e le informazioni cliniche dei pazienti variano caso per caso, generando un problema quadridimensionale.

L’IA ha avuto successo nella creazione di molecole de novo e ha ottenuto buoni risultati nella sperimentazione in vitro, ma il passaggio fondamentale in vivo presenta ancora numerosi fallimenti. La pianificazione di uno studio clinico è un passaggio cruciale nella progettazione di un farmaco e rimane complessa, con numerose variabili da considerare. L’IA può aiutare a selezionare potenziali pazienti filtrando variabili cliniche, identificando biomarcatori di malattia e anticipando potenziali effetti collaterali tossici, riducendo così le possibilità di effetti dannosi.

Startup Promettenti e Progetti di Successo

Numerose startup stanno esplorando l’uso dell’IA nell’industria farmaceutica. Ad esempio, la britannica Exscientia ha sviluppato una tecnologia che abbina con precisione i farmaci ai singoli pazienti, tenendo conto delle sottili differenze biologiche tra le persone. Un caso di successo è stato riportato dalla Medizinische Universität Wien, dove un paziente affetto da una forma aggressiva di tumore del sangue è entrato in remissione completa grazie alla somministrazione del farmaco giusto, identificato tramite l’IA.

Altre startup promettenti includono Generate Biomedicines, che utilizza l’IA generativa per individuare nuove molecole, e Absci, che cerca di creare nuovi farmaci a base di proteine utilizzando l’apprendimento automatico. L’azienda californiana Verseon sta utilizzando tecniche computazionali per esplorare un vasto bacino di strutture biologiche e chimiche, generando milioni di molecole e testandone le proprietà.

Bullet Executive Summary

In conclusione, l’IA rappresenta una grande promessa per il settore farmaceutico, con potenzialità significative nella riduzione dei tempi e dei costi di ricerca e nello sviluppo di nuovi farmaci. Tuttavia, rimangono sfide importanti da affrontare, sia a livello tecnologico che normativo. La collaborazione tra governi, aziende e mondo accademico sarà essenziale per sfruttare appieno le potenzialità dell’IA e garantire un futuro florido e sostenibile per l’assistenza sanitaria.

Nozione base di intelligenza artificiale: L’apprendimento automatico (machine learning) è una branca dell’IA che permette ai sistemi di apprendere e migliorare dalle esperienze senza essere esplicitamente programmati. Questo è particolarmente utile nel settore farmaceutico per analizzare grandi quantità di dati e prevedere il comportamento dei farmaci.

Nozione avanzata di intelligenza artificiale: Il deep learning, una sottocategoria del machine learning, utilizza reti neurali artificiali con molti strati (deep neural networks) per modellare complessi pattern di dati. Questa tecnologia è cruciale per applicazioni avanzate come la progettazione di nuove molecole e la previsione degli effetti dei farmaci, permettendo di navigare tra miliardi di possibili combinazioni molecolari.

L’IA sta cambiando il volto della medicina e della farmaceutica, e il suo impatto sarà sempre più evidente nei prossimi anni. La chiave del successo sarà un approccio equilibrato che combini innovazione tecnologica con una solida base etica e normativa.