In che modo l’intelligenza artificiale sta accelerando le scienze della vita

AI nei settori dell’industria farmaceutica e biotecnologica

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Il ciclo di vita dello sviluppo di farmaci è lungo e gravido di gravi rischi: occorrono in media da 10 a 15 anni, in definitiva solo il 12 per cento dei farmaci negli studi clinici ottiene l’approvazione dalla Food and Drug Administration (FDA) statunitense [1]. Per mettere questo in prospettiva, il 22,7 percento di tutte le spese di ricerca e sviluppo globali nel 2017 era nel settore sanitario, secondo solo al 23,1 percento speso nell’industria informatica ed elettronica, tuttavia il ciclo di vita e il costo del prodotto sono molto più alti [2]. Ad esempio, l’iPhone originale ha impiegato due anni e mezzo per svilupparsi dall’ideazione al lancio e circa $ 150 milioni spesi in ricerca e sviluppo [3]. Al contrario, il costo medio di nuovi farmaci e prodotti biologici è di $ 2,87 miliardi quando si considerano i costi di ricerca e sviluppo post-approvazione, secondo i dati pubblicati nel maggio 2016 dal Centro per lo studio dello sviluppo di droghe (CSDD) di The Tufts [4]. Per le aziende farmaceutiche che hanno lanciato più di quattro farmaci, il costo medio è più vicino agli incredibili $ 5,3 miliardi secondo l’analisi condotta dall’esperto del settore Matthew Herper di Forbes [5]. L’intelligenza artificiale può ridurre notevolmente il tempo che le aziende dedicano alla ricerca e allo sviluppo di nuovi farmaci.

Avviamento di Venture Capital e Private Equity nelle scienze della vita

Un certo numero di società di capitali di rischio lungimiranti e investitori hanno piazzato scommesse iniziali su startup AI nelle scienze della vita. Molte delle più fiorenti IA nel settore farmaceutico e biotecnologico sono nella fase di scoperta della droga. L’intelligenza artificiale può ridurre in modo significativo il tempo necessario per scoprire nuovi farmaci che equivalgono a risparmi reali. L’intelligenza artificiale è utilizzata nella scoperta e nello sviluppo di farmaci in diversi modi:

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• Sintesi organica e design
• Punteggio complessità sintetica
• Automazione del design delle molecole
• Previsione dei risultati della reazione organica
• Sintesi assistita da computer
• Retrosintesi assistita da computer basata sulla somiglianza molecolare
• Prevedere le prestazioni del farmaco durante i test
• Scopri l’uso off-label
• Predire la tossicità prima degli studi clinici
• Medicina personalizzata

Ad esempio, l’avvio di Atomwise utilizza reti neurali convoluzionali basate su strutture brevettate per prevedere il legame di piccole molecole con le proteine, accelerando così il processo di scoperta del farmaco. La sua soluzione AtomNet consente di analizzare da 10 a 20 miliardi di composti chimici al giorno, riducendo i tempi di ricerca e ottimizzazione da anni a settimane. Atomwise è finanziato da Y Combinator, OS Fund, Khosla Ventures, Tencent Holdings, Baidu Ventures, Dolby Family Ventures e altri investitori secondo Crunchbase.

DueXAR biofarmaceutici AI basati su Palo Alto, con il sostegno di OS Fund, Andreessen Horowitz Bio Fund, CLI Ventures, Stanford-StartX Fund e Softbank Ventures, forniscono una piattaforma di scoperta di farmaci guidata dall’IA per identificare test in vivo con tecnologia predittiva.

La startup AI Insilico Medicine, fondata nel 2014 da Alex Zhavoronkov, (sostenuta da Pavillion Capital, WuXi appTec, BOLD Capital di Peter Diamandis e altri), utilizza reti generative avversarie (GAN) per la scoperta di nuovi farmaci molecolari, lo sviluppo di biomarcatori e la ricerca sull’invecchiamento [6].

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BenevolentAI, con sede a Londra, mira a distribuire l’intelligenza artificiale attraverso l’intero processo di R & S, non solo la fase di scoperta della droga. A partire da aprile 2018, la startup AI è sostenuta da $ 200 milioni da family office, Woodford Investment Management e altri investitori [7]. Ha un farmaco di Parkinson negli studi clinici di fase 2B e un farmaco ALS pianificato per le prove in cinque anni [8].

Investimenti di AI da parte di giganti farmaceutici globali

Le prime 15 società farmaceutiche classificate entro il 2017 secondo FiercePharma sono Johnson & Johnson ($ 76 miliardi), Roche ($ 54 miliardi), Pfizer ($ 53 miliardi), Novartis ($ 50 miliardi), Sanofi ($ 41 miliardi), Merck & Co. ( $ 40 miliardi), GlaxoSmithKline ($ 39 miliardi), Bayer ($ 29 miliardi), AbbVie ($ 28 miliardi), Gilead Sciences ($ 26 miliardi), Eli Lilly ($ 23 miliardi), Amgen ($ 23 miliardi), AstraZeneca ($ 23 miliardi), Teva ( $ 22 miliardi) e Bristol-Meyers Squibb ($ 21 miliardi) [9]. Ecco alcuni esempi di come le prime tre società di questo elenco stanno incorporando l’intelligenza artificiale:

Johnson & Johnson

Le scienze della vita di Johnson & Johnson Innovation hanno un incubatore chiamato JLABS. Le sue startup residenti con tecnologia AI includono Analytics 4 Life [10], WinterLight Labs [11], A2A Pharmaceuticals, Envisagenics, Fited, Human Microbiology Institute e Savor Health [12].

Roche

La società di medicina di precisione GNS Healthcare ha annunciato una collaborazione con la consociata Roche Genentech per scoprire e convalidare nuovi farmaci oncologici e marcatori di risposta ai pazienti [13].

Pfizer

Pfizer sta collaborando con IBM Watson Health for Drug Discovery per contribuire alla ricerca e allo sviluppo immuno-oncologico [14]. IBM Watson Health for Drug Discovery è una soluzione di intelligenza artificiale che contiene dati da quattro milioni di brevetti, 25 milioni di abstract di Medline e oltre un milione di articoli di riviste mediche full-text aggiornati regolarmente.

Pfizer e XtalPi (supportati da Google, Sequoia China e Tencent) sono in collaborazione per combinare la meccanica quantistica e l’apprendimento basato sulla macchina di intelligenza artificiale per prevedere le proprietà farmaceutiche dei composti molecolari per la scoperta e lo sviluppo di farmaci [15].

Ci sono stati recenti sviluppi nelle soluzioni di scoperta di farmaci AI nelle migliori istituzioni accademiche. Un team di ricerca di Stanford ha sviluppato un metodo per la scoperta dei farmaci con “apprendimento one-shot” che riduce notevolmente la quantità di dati necessari per identificare nuovi farmaci [o]. Nel maggio 2018, i ricercatori del MIT hanno costituito il consorzio di Machine Learning for Pharmaceutical Discovery e Synthesis con partner industriali che includono Pfizer, Lilly, Bayer, BASF, Amgen, WuXi, Sunovion e Novartis [16].

Le industrie farmaceutiche e biotecnologiche sono mature per l’interruzione dell’intelligenza artificiale. Le aziende biofarmaceutiche statunitensi spendono $ 75 miliardi in ricerca e sviluppo ogni anno [17]. Startups e behemoth aziendali stanno investendo in soluzioni tecnologiche di intelligenza artificiale per abbreviare i tempi di sviluppo dei farmaci, ottenere vantaggi rispetto alla concorrenza e rimanere vitali in futuro.

Riferimenti

1. PhRMA. “Profilo dell’industria biofarmaceutica 2017”. Accesso al 4 luglio 2018. http://phrma-docs.phrma.org/industryprofile/pdfs/2017IndustryProfile_Brochure.pdf.

2. Statista. “Percentuale di spesa per la ricerca e lo sviluppo globale nel 2017, per settore.” Accesso al 4 luglio 2018. https://www.statista.com/statistics/270233/percentage-of-global-rundd-spending-by-industry/

3. Nieto-Rodriguez, Antonio. “L’iPhone è il miglior progetto della storia?” CIO . 3 nov 2017.

4. DiMasi, Joseph A., Grabowski, Henry G., Hansen, Ronald W. “L’innovazione nell’industria farmaceutica: nuove stime dei costi di ricerca e sviluppo.” Journal of Health Economics . Maggio 2016.

5. Herper, Matthew. Quanto costa l’innovazione farmaceutica? Uno sguardo a 100 aziende. ” Forbes . 11 agosto 2013.

6. Hale, Conor. “Pfizer lancia una nuova collaborazione con XtalPi per la modellazione di farmaci AI.” FierceBiotech . 9 maggio 2018.

7. Lunden, Ingrid. “BenevolentAI, che utilizza l’intelligenza artificiale per sviluppare farmaci e soluzioni energetiche, ha ottenuto $ 115 milioni con una valutazione di $ 2 miliardi.” TechCrunch . 18 aprile 2018.

8. Ibid .

9. Sagonowsky, Eric. “Le prime 15 aziende farmaceutiche entro il 2017.” FiercePharma . 15 maggio 2018.

10. Johnson & Johnson (2017, 11 maggio). Johnson & Johnson Innovation annuncia 40+ società residenti presso JLABS @ Toronto [Comunicato stampa]. Estratto da https://jlabs.jnjinnovation.com/news/johnson-johnson-innovation-announces-40-resident-companies-now-jlabs-toronto

11. Johnson & Johnson (2018, 5 gennaio). Johnson & Johnson Innovation Champions Leading Edge Science con 15 nuove collaborazioni con potenziale impatto sulla vita dei pazienti [Comunicato stampa]. Estratto da https://www.jnj.com/media-center/press-releases/johnson-johnson-innovation-champions-leading-edge-science-with-15-new-collaborations-with-potential-to-impact- pazienti-vita

12. Johnson & Johnson (2018, 21 giugno). Johnson & Johnson Innovation apre JLABS @ NYC in collaborazione con lo Stato di New York e il New York Genome Center [Comunicato stampa]. https://jlabs.jnjinnovation.com/news/johnson-johnson-innovation-new-york-state-and-new-york-genome-center-collaborate-launch

13. GNS Healthcare (2017, 19 giugno). GNS Healthcare annuncia la collaborazione per potenziare lo sviluppo di farmaci contro il cancro con REFSTM Causal Machine Learning and Simulation Piattaforma AI [Comunicato stampa]. Estratto da http://www.gnshealthcare.com/news/gns-healthcare-announces-collaboration-to-power-cancer-drug-development/

14. Pfizer (2016, 1 dicembre). IBM e Pfizer accelerano la ricerca immuno-oncologica con Watson for Drug Discovery [Comunicato stampa].

15. Altae-Tran, Han. Ramsundar, Bharath, Pappu, Aneesh S., Pande, Vijay. “Scoperta di farmaci a basso contenuto di dati con l’apprendimento one-shot”. American Chemical Society. 3 aprile 2017.

16. Koperniak, Stefanie. “Applicare l’apprendimento automatico alle sfide nel settore farmaceutico”. Notizie del MIT . 17 maggio 2018.

17. PhRMA. “Profilo dell’industria biofarmaceutica 2017”. Accesso al 4 luglio 2018. http://phrma-docs.phrma.org/industryprofile/pdfs/2017IndustryProfile_Brochure.pdf.