Research in Focus: la scoperta di farmaci supportata dall'AI raggiunge una nuova frontiera

Questo mese, la promessa che l'intelligenza artificiale (AI) potrebbe accelerare il ritmo della scoperta di farmaci ha fatto un altro passo avanti con il lancio di AlphaFold 3. Lo strumento, la terza iterazione del modello di previsione della struttura delle proteine che ha debuttato per la prima volta nel 2018, modella non solo le strutture 3D delle proteine – i mattoni della vita – ma anche il modo in cui tali strutture interagiscono con altre biomolecole, come DNA, ¹ RNA² e piccole molecole note come ligandi. Un tale livello di complessità non è mai stato accessibile con un unico strumento e potrebbe approfondire la comprensione della biologia delle malattie e la capacità degli scienziati di sviluppare nuovi trattamenti.

Conclusione per gli investitori

AlphaFold 3 è uno dei tanti algoritmi di intelligenza artificiale attualmente in fase di sviluppo in tutto il settore biofarmaceutico con l'obiettivo di accelerare la scoperta di farmaci. La grande domanda per gli investitori è: questi strumenti avranno successo?

Finora, i risultati sono contrastanti. A oggi, nessun farmaco completamente generato dall'AI è arrivato sul mercato e alcuni prodotti di questa categoria che sono stati inseriti in sperimentazioni cliniche sull'uomo sono stati accantonati o declassati nella scala di priorità a causa dei risultati deludenti.

Il problema potrebbe ridursi al fatto che, per quanto potente sia l'intelligenza artificiale, le probabilità di successo dello sviluppo di farmaci sono scarse: in media, il 90% delle terapie che entrano negli studi clinici sull'uomo non arriva mai sul mercato, un grande margine di errore da superare per la tecnologia, indicativo della complessità di questo processo.

Inoltre, AlphaFold 3 può ancora commettere errori e, come altri strumenti di intelligenza artificiale, potrebbe non essere predittivo di quello che sarà un farmaco best-in-class. Per esempio, Moderna ha dedicato più di un decennio a costruire e analizzare un database di RNA messaggero sintetico (mNRA) con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, su cui l'azienda ha fatto affidamento per sviluppare rapidamente il suo vaccino contro il COVID-19. Il suo secondo vaccino a mRNA, questa volta mirato al virus respiratorio sinciziale (RSV), dovrebbe ottenere l'approvazione della Food and Drug Administrative nelle prossime settimane, ma sarà il terzo ad arrivare sul mercato e negli studi clinici ha dimostrato un'efficacia di durata inferiore rispetto ai suoi concorrenti, entrambi lanciati l'anno scorso.

AlphaFold 3 si sta spingendo oltre: gli sviluppatori affermano che l'algoritmo può modellare la struttura e le interazioni delle biomolecole con una precisione maggiore di almeno il 50% rispetto ai metodi esistenti, ma le previsioni devono ancora essere confermate attraverso la ricerca clinica tradizionale e finora AlphaFold 3 è disponibile solo per uso non commerciale, il che potrebbe limitare la disponibilità di input di dati e apprendimenti in futuro.

Pertanto, continuiamo a credere che gli investitori debbano guardare al ruolo dell'AI nella scoperta e nello sviluppo di farmaci con una certa cautela, considerando l'intelligenza artificiale non come la soluzione, ma una parte della stessa. A tal fine, riteniamo importante identificare le società che presentano prove di fattibilità attraverso studi clinici e, come investitori, tenere sempre d'occhio le valutazioni. Inoltre, con la maggiore diffusione degli strumenti di AI, aumenterà anche la domanda di dati molecolari di alta qualità, il che potrebbe avvantaggiare le aziende che forniscono servizi come il sequenziamento e l'interpretazione genomica di nuova generazione, come abbiamo già detto in un altro articolo che esaminava una serie più ampia di opportunità di investimento legate all'AI nel settore sanitario. Il ruolo di supporto di queste aziende potrebbe comportare meno rischi rispetto alla pura biotecnologia basata sull'AI, ma fornire comunque un'esposizione ai benefici della ricerca farmacologica assistita dall'intelligenza artificiale.

INFORMAZIONI IMPORTANTI

Le attività del settore sanitario sono fortemente regolamentate ed esposte ai tassi di rimborso, nonché all'approvazione governativa dei prodotti e servizi, tutti fattori in grado di incidere in misura sostanziale sui prezzi e la disponibilità; inoltre, possono subire gli effetti dell'obsolescenza rapida e della scadenza dei brevetti.

Gli investimenti concentrati in un unico settore, industria o regione saranno più sensibili ai fattori che influiscono su tale gruppo e potrebbero essere più volatili rispetto a investimenti meno concentrati o al mercato nel suo complesso.