Come l'intelligenza artificiale sta cambiando le regole del gioco nella produzione di farmaci
Nella scoperta di farmaci, le aziende devono affrontare tempi lunghi e costi elevati per ricevere le approvazioni dei farmaci. La probabilità di arrivare sul mercato con successo è inferiore al 10%, secondo uno studio del 2022 .
"Anche piccoli progressi nell'ottimizzazione del time-to-lead e miglioramenti nella probabilità di successo clinico sono importanti per affrontare le migliaia di malattie che oggi non hanno alcun trattamento o cura noti", scrive Anthony Costa, direttore della biologia digitale di NVIDIA , in un articolo di HealthTech .
L'intelligenza artificiale aiuta con il controllo dei processi durante la produzione dei farmaci e può accelerare il time-to-market. La scoperta e la produzione dei farmaci sono entrambe parte dell'AI farmaceutica.
"Pharma AI si riferisce all'ampia applicazione delle tecnologie di intelligenza artificiale nell'industria farmaceutica , dalla scoperta dei farmaci alla produzione e commercializzazione", spiega Dan Sheeran, direttore generale per l'assistenza sanitaria e le scienze della vita presso Amazon Web Services .
Nella produzione, le aziende farmaceutiche utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico (ML) per aumentare efficienza, qualità e affidabilità, afferma Sheeran. Ciò include l'utilizzo della manutenzione predittiva delle apparecchiature per prevenire tempi di inattività imprevisti, gemelli digitali abilitati all'intelligenza artificiale per il monitoraggio e l'ottimizzazione dei processi in tempo reale e agenti di intelligenza artificiale per orchestrare simulazioni e attività manuali.
"In definitiva, l'intelligenza artificiale nella produzione di farmaci può portare a tempi di produzione più rapidi, costi inferiori, prodotti di qualità superiore, riduzione degli sprechi e potenzialmente accelerare la consegna di farmaci salvavita ai pazienti", afferma Sheeran.
Utilizzando l'intelligenza artificiale, Pfizer è in grado di rilevare anomalie e suggerire in tempo reale ai propri operatori misure da adottare, puntando ad aumentare la resa del prodotto del 10% e il tempo di ciclo del 25%, ha affermato il presidente e CEO di Pfizer Albert Bourla nella revisione annuale dell'azienda per il 2023 .
L'azienda farmaceutica ha lanciato la sua piattaforma di intelligenza artificiale generativa nel 2023. "I processi di produzione basati sull'intelligenza artificiale stanno aumentando la produttività del 20%, consentendoci di consegnare più medicinali ai pazienti più rapidamente", ha affermato Bourla nel rapporto.
Secondo Lidia Fonseca, responsabile digitale e tecnologico di Pfizer, la collaborazione con AWS ha consentito a Pfizer di accelerare lo sviluppo e la distribuzione del vaccino contro il COVID-19 e di produrlo in 269 giorni invece dei soliti 8-10 anni.
Al Summit AWS di Los Angeles del 22 novembre 2024, Fonseca ha osservato che l'algoritmo di previsione dell'mRNA di Pfizer ha distribuito 20.000 dosi di vaccino in più per lotto. La piattaforma di intelligenza artificiale generativa interna di Pfizer, Vox, sui servizi cloud AWS ha consentito all'azienda farmaceutica di accedere a grandi modelli linguistici su Amazon Bedrock e SageMaker.
"Nella produzione, Bedrock prende i parametri di processo ottimali per identificare quello che chiamiamo il lotto d'oro e utilizza l'intelligenza artificiale generativa per rilevare anomalie e consigliare azioni ai nostri operatori in tempo reale", afferma Fonseca.
Aggiunge che, utilizzando l'intelligenza artificiale, Pfizer può ricercare e confrontare dati e contenuti scientifici in una frazione del tempo.
“E gli algoritmi generano e convalidano potenziali obiettivi per migliorare il nostro successo scientifico”, afferma Fonseca.
Moderna ha anche utilizzato l'intelligenza artificiale per accelerare lo sviluppo del suo vaccino contro il COVID-19 . Ha distribuito i servizi AWS Internet of Things, AI/ML e analisi dei dati in un ambiente connesso che incorpora processi intelligenti di produzione biofarmaceutica e supply chain, secondo AWS. Gli algoritmi di intelligenza artificiale hanno anche consentito a Moderna di automatizzare le analisi di controllo qualità e ridurre le ore spese per la revisione manuale volta a migliorare i processi di produzione e la logistica, come sottolinea AWS in un caso di studio .
Novartis usa ML per sviluppare processi di produzione intelligenti. La Manufacturing and Analytics Intelligence di Merck è una piattaforma basata su AI su AWS progettata per ottimizzare i suoi processi di produzione di farmaci, secondo Sheeran.
Intelligenza artificiale in ambito farmaceutico e delle scienze della vitaA ottobre, la UCSF School of Pharmacy ha ricevuto finanziamenti federali come parte dell'iniziativa Advanced Research Projects Agency for Health per accelerare lo sviluppo di farmaci tramite AI. Le aziende biotech possono utilizzare i set di dati e i modelli open source sviluppati come parte del progetto dalla fondazione non-profit Open Molecular Software Foundation e da John Chodera, un chimico computazionale presso il Memorial Sloan Kettering Cancer Center .
L'UCSF prevede di utilizzare l'IA per mappare il territorio delle molecole indesiderate o che agiscono in modi pericolosi. Accelerando lo sviluppo dei farmaci e riducendo i costi, i ricercatori possono aggirare i problemi che si verificano più avanti nel processo di sviluppo. I ricercatori stanno utilizzando l'ML per prevedere come le molecole interagiscono con gli anti-target.
"Quando si progettano nuove molecole, è necessario essere in grado di prevedere le proprietà della molecola, come per quanto tempo rimarrà nel flusso sanguigno o se verrà masticata dagli enzimi metabolici nel fegato, e al momento queste previsioni sono buone, ma non eccezionali", spiega James Fraser, presidente del Dipartimento di bioingegneria e scienze terapeutiche nelle scuole di medicina e farmacia dell'UCSF . "E quindi, la speranza è che i nuovi progressi nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale, quando alimentati con i dati giusti, che speriamo di generare, aumenteranno enormemente l'accuratezza di queste previsioni, consentendoci di sintetizzare meno molecole per arrivare allo stesso punto, accelerando così la scoperta di farmaci e rendendola più economica".
Daniele De Luca Direttore generale per l'assistenza sanitaria e le scienze della vita, Amazon Web Services
L'azienda di creazione di farmaci Absci utilizza gli acceleratori Instinct di AMD e il software ROCm per alimentare i carichi di lavoro di scoperta di farmaci basati sull'intelligenza artificiale, come la terapia anticorpale di nuova generazione di Absci. AMD afferma che gli acceleratori GPU Instinct e il software ROCm consentono l'elaborazione ad alte prestazioni come parte di un ecosistema aperto. L'8 gennaio 2025, Absci ha annunciato che avrebbe ricevuto un investimento di 20 milioni di dollari da AMD per far progredire questa ricerca e soddisfare la domanda di applicazioni di intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci.
"Una delle cose su cui ci siamo concentrati sono quelli che chiamiamo obiettivi non farmacologici", afferma Sean McClain, fondatore e CEO di Absci. "Essendo in grado di drogare un obiettivo, è possibile modificare il percorso che colpisce la malattia sottostante, creando una potenziale cura o un potenziale trattamento".
Absci usa modelli di intelligenza artificiale generativa per progettare anticorpi che si legano ai target del cancro, modificano i percorsi e uccidono il cancro, secondo McClain. Afferma che l'intelligenza artificiale ha contribuito ad accelerare il tempo necessario ai farmaci per raggiungere le sperimentazioni cliniche da cinque anni e mezzo a 18-24 mesi. Absci ha sviluppato un anticorpo sulla sua piattaforma di intelligenza artificiale per la malattia infiammatoria intestinale.
Afferma inoltre che le aziende farmaceutiche possono utilizzare modelli di intelligenza artificiale come supporto nella presentazione delle domande di autorizzazione per nuovi farmaci sperimentali alla Food and Drug Administration, per ottenere l'autorizzazione a testare i farmaci sugli esseri umani.
"Guardando al futuro, ci sono ancora molte lacune che l'intelligenza artificiale non è ancora riuscita a risolvere e che penso col tempo risolverà, ma penso che stia già facendo una differenza radicale nel modo in cui progettiamo e creiamo i farmaci", afferma McClain.
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Cosa dovrebbero considerare i produttori di farmaci quando utilizzano l'intelligenza artificialeQuando si implementa l'IA nella produzione di farmaci, le organizzazioni dovrebbero assicurarsi di avere l'infrastruttura dati per raccogliere, archiviare e analizzare i grandi set di dati richiesti dall'IA, consiglia Sheeran. Aggiunge che le organizzazioni dovrebbero avere una strategia chiara su come integrare l'IA nel flusso di lavoro di produzione di farmaci e convalidare l'IA.
"Le aziende dovrebbero anche dare priorità alla trasparenza e alla spiegabilità nei loro sistemi di intelligenza artificiale", afferma Sheeran. "In AWS, lavoriamo a ritroso a partire dalle esigenze dei nostri clienti e dai risultati aziendali desiderati per aiutarli a gestire queste considerazioni e implementare soluzioni di intelligenza artificiale in modo responsabile ed efficace".
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