Scopri come l’IA sta rivoluzionando la ricerca farmaceutica con tassi di successo record

L’adozione dell’intelligenza artificiale (IA) nel settore farmaceutico ha portato a un aumento significativo delle molecole scoperte, con un incremento del 60% annuo negli ultimi dieci anni. Secondo uno studio condotto dal Boston Consulting Group (BCG), l’IA mostra un potenziale notevole nel migliorare i trial clinici, riducendo i tempi e i costi di sviluppo dei farmaci. In particolare, le molecole scoperte tramite IA hanno un tasso di successo dell’80-90% nella fase I dei trial clinici, un valore superiore rispetto alla media dei metodi tradizionali.

Incremento delle Molecole Scoperte

Negli ultimi dieci anni, il numero complessivo di molecole scoperte è cresciuto del 60% ogni anno, con una presenza di oltre il 30% di molecole IA nella pipeline clinica del 2023. Se questi valori si manterranno, l’IA potrebbe raddoppiare la produttività della ricerca farmaceutica. Questo miglioramento è stato reso possibile grazie all’adozione dell’IA, che ha permesso di ridurre i tempi di ricerca di farmaci innovativi, rendendoli disponibili in tempi più brevi e a costi inferiori.

Le molecole di farmaci e vaccini scoperte grazie all’IA sono aumentate in modo sostanziale nel 2022, eguagliando il numero di molecole scoperte tramite metodi tradizionali. Dal 2015, sono state introdotte 75 molecole in fase clinica, con 67 in fase di sperimentazione al 2023. Questo suggerisce una prospettiva di picco nell’uso dell’IA nelle attività di Ricerca e Sviluppo (R&S) in futuro.

Successo nei Trial Clinici

Durante la fase I dei trial clinici, le molecole scoperte tramite IA hanno mostrato un tasso di successo dell’80-90%, superiore rispetto alla media dei metodi tradizionali. Durante la fase II, la percentuale di successo si attesta al 40%, in linea con la media dei metodi tradizionali. L’area terapeutica più rappresentativa è quella oncologica, con il 50% delle molecole IA validate nelle fasi I e II.

L’importante quantità di molecole scoperte dall’IA nella pipeline clinica nel 2023 raggiunge un valore superiore al 30%. I dati dei primi due livelli di analisi permettono di stimare che una molecola scoperta attraverso l’IA abbia una probabilità di attraversare tutte le fasi cliniche, compresa la fase III, con un aumento delle medie storiche dal 5-10% al 9-18%. Se questi valori si manterranno, l’IA potrebbe raddoppiare la produttività della ricerca farmaceutica, portando medicinali innovativi ai pazienti in modo più rapido ed economico.

Corso di Formazione sull’IA nel Settore Farmaceutico

Il 20 giugno 2024, a Milano, si terrà il corso di formazione “Utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nel settore farmaceutico: applicazioni, impatti e prospettive future”. Il corso, destinato al personale delle funzioni HR, Affari Legali, Funzioni Compliance e Privacy, Commerciale, Marketing e Comunicazione delle imprese del settore healthcare, propone di fornire una panoramica completa delle potenzialità e delle implicazioni dell’IA nel contesto farmaceutico.

Il corso vedrà la partecipazione di docenti esperti 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, mentre il pomeriggio si focalizzerà sulle implicazioni legali dell’utilizzo dell’IA nel settore farmaceutico. Verranno analizzati temi come la protezione dei dati personali, la proprietà intellettuale, la tutela del consumatore e la responsabilità civile.

Bullet Executive Summary

L’adozione dell’IA nel settore farmaceutico ha portato a un incremento significativo delle molecole scoperte, con un tasso di successo superiore rispetto ai metodi tradizionali. Questo miglioramento è stato reso possibile grazie alla capacità dell’IA di automatizzare passaggi dispendiosi e aumentare la capacità d’indagine. Il corso di formazione a Milano offrirà una panoramica completa delle potenzialità e delle implicazioni dell’IA nel contesto farmaceutico, fornendo ai partecipanti le competenze necessarie per affrontare le sfide e le opportunità legate all’utilizzo di questa tecnologia.

Nozione base di farmaceutica: La fase I dei trial clinici è fondamentale per valutare la sicurezza di una nuova molecola, determinando la dose massima tollerata e identificando eventuali effetti collaterali.

Nozione avanzata di farmaceutica: La capacità ADME (assorbimento, distribuzione, metabolismo ed escrezione) di una molecola è cruciale per determinare il suo comportamento nell’organismo e la sua efficacia terapeutica. L’IA può migliorare significativamente la previsione di questi parametri, riducendo il rischio di tossicità e aumentando le probabilità di successo nei trial clinici.

In conclusione, l’adozione dell’IA nel settore farmaceutico rappresenta una rivoluzione che potrebbe portare a tassi di successo più elevati e a una maggiore produttività nella ricerca e sviluppo di nuovi farmaci. Questo non solo accelera il processo di scoperta, ma rende anche i farmaci innovativi più accessibili ai pazienti, migliorando la qualità della vita e contribuendo al progresso della medicina.