Tre innovazioni che favoriscono la crescita nel settore sanitario

Agustin Mohedas: Oggi vi parlerò dell'assistenza sanitaria, e più nello specifico della biotecnologia.

ADC: una rivoluzione nel trattamento del cancro

Vorrei dedicare un po' di tempo a concentrarmi su qualcosa chiamato coniugati anticorpo-farmaco perché penso che sia una nuova tecnologia piuttosto rivoluzionaria di cui credo sentirete parlare molto in futuro e che sta davvero cambiando il modo in cui pratichiamo la medicina nel campo dell'oncologia o dei trattamenti contro il cancro.

Solo per fare un po' di Biologia 101. Il nostro corpo crea anticorpi contro batteri e virus per aiutare a neutralizzare e distruggere quei virus e prevenire le infezioni, un processo che fa quindi parte della nostra immunità naturale.

Le aziende biotecnologiche negli ultimi anni, in realtà, hanno capito come sfruttare questa parte del nostro sistema immunitario per creare terapie. E così, siamo ora in grado di creare un anticorpo che si lega a una parte specifica di una cellula o di una proteina.

Ora, i tumori esprimono sulla loro superficie cellulare marcatori specifici che possiamo usare per identificarli sul tessuto sano. Quindi, possiamo progettare anticorpi specifici contro questi marcatori. Non solo, possiamo collegare quello che viene chiamato un carico utile, che in questo caso è fondamentalmente una chemioterapia super potente che attacchiamo all'anticorpo. Quindi, fondamentalmente quello che abbiamo creato è un cavallo di Troia che può, essenzialmente, legarsi alla cellula tumorale, entrare, fornire il carico utile (o il farmaco citotossico o la chemioterapia) e quindi uccidere la cellula tumorale risparmiando qualsiasi tessuto sano.

GLP-1: Riduzione dei rischi per la salute

Ora parleremo brevemente dell'obesità. Quindi, penso che i GLP-1 abbiano ricevuto molta attenzione nei media, naturalmente, e il motivo per cui ne ho parlato oggi è perché penso che ciò che è sfuggito a molte persone o su cui i media non si sono concentrati troppo è il fatto che questi farmaci in realtà migliorano la sopravvivenza. Non solo aiutano le persone a perdere peso, ma in realtà migliorano le conseguenze a valle, che sono le malattie cardiache, l'ictus e, alla fine, sebbene questo non sia stato dimostrato, credo anche il cancro.

Quindi, ho voluto mettere in evidenza questi GLP-1 perché l'obesità è un grave problema mondiale, e ci aspettiamo che la classe di farmaci GLP-1 o questi farmaci per l'obesità diventino probabilmente un mercato mondiale da 100 a 200 miliardi di dollari, che sarà il più grande mercato farmaceutico che abbiamo mai visto. Quindi, è piuttosto stimolante dal punto di vista degli investimenti cercare di capire chi saranno i vincitori e cosa verrà dopo.

IA: accelerare la scoperta di farmaci

Voglio parlare un po' dell'IA [intelligenza artificiale], a cui è stata dedicata molta attenzione di recente, e di come potrebbe giovare al processo di scoperta e sviluppo di farmaci. C'è molto clamore intorno all'IA, quindi penso che sia davvero importante dal punto di vista degli investimenti non essere risucchiati dal sensazionalismo che suscita l'IA. Tuttavia, sarei negligente a non menzionare questo aspetto, perché credo che queste tecnologie miglioreranno materialmente il modo in cui scopriamo e sviluppiamo i farmaci.

Lo sviluppo di un farmaco richiede tra i sette e i dieci anni prima che un farmaco venga immesso sul mercato. Si va dall'inizio di uno studio clinico di fase 1 fino agli studi di fase 3, fino all'approvazione della FDA [Food and Drug Administration]. Si tratta di un processo che dura dai sette ai dieci anni. E in realtà, questo periodo di 7-10 anni è sottostimato perché c'è tutta un'altra parte del processo chiamata sviluppo preclinico. È qui che la scienza di base viene messa in campo per scoprire il bersaglio farmacologico, dove si modificano le molecole in laboratorio, come facevo durante i miei giorni di dottorato, utilizzando pipette e facendo iniezioni ai topi e tutto il resto. Tutto ciò può richiedere altri tre o cinque anni.

L'ambito in cui ritengo che l'IA avrà il maggiore impatto per ora è la fase iniziale dello sviluppo dei farmaci. Ad esempio, durante il mio dottorato di ricerca, ho lavorato con un chimico e credo abbiamo sintetizzato tra le 200 e le 500 molecole che poi ho testato nelle cellule e nei topi. Ora, quello era un processo molto manuale e io ero libero di lavorare, quindi andava bene. Ma idealmente, questo processo dovrebbe essere molto più strutturato.

Quindi, ciò che l'IA ci sta davvero aiutando a fare è che ora possiamo modellare il comportamento di queste proteine nel silico o in un computer. Possiamo modellare il bersaglio di una proteina - qui a sinistra vedete una proteina - e poi usare il computer per indovinare come un farmaco potrebbe legarsi a quella proteina. E poi, invece di sintetizzare tra 200 e 500 molecole in laboratorio durante cinque anni per fare un dottorato di ricerca, possiamo tramite il computer sintetizzare un miliardo o un trilione di molecole e testarle tutte in una volta nel corso di una settimana su un supercomputer e capire quali siano le migliori. Ecco i 100 migliori leganti che abbiamo trovato, ora realizziamo i farmaci.

È in questo senso che l'IA rivoluzionerà davvero lo sviluppo dei farmaci. È in questa fase iniziale in cui possiamo modellare tutto al computer, far eseguire al computer gli esperimenti per noi usando questi modelli di grandi dimensioni e la tecnologia di apprendimento automatico adattivo, prendere tutti questi grandi dati, sputarli fuori e quindi, all'improvviso, mettere il turbo alla produttività degli scienziati in laboratorio, in modo che non perdano tempo a creare cose che non funzionano e si concentrino sulle aree a più alto rendimento.