Big Pharma: studi clinici più veloci con l'intelligenza artificiale | Investire.biz

Big Pharma: studi clinici più veloci con l'intelligenza artificiale

22 set 2023 - 11:00

22 set 2023 - 11:02

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Le case farmaceutiche stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per accelerare il processo di sperimentazione dei farmaci e per risparmiare risorse. Ecco come avviene

Big Pharma ora punta sull'intelligenza artificiale nei suoi studi clinici. Sulla base di uno studio condotto da Reuters, che ha intervistato oltre una dozzina di alti dirigenti delle aziende farmaceutiche a livello mondiale, è emerso che le principali case sfruttano la nuova tecnologia per individuare i pazienti più adatti a testare i farmaci. Questo permette non solo di accelerare lo sviluppo e la sperimentazione di nuovi medicinali, ma anche di risparmiare milioni di dollari.
 
Allo stato attuale, tutto il processo che va dalla scoperta di un farmaco al reclutamento dei pazienti e alla sperimentazione può richiedere anni e costare oltre un miliardo di dollari. Per questo, le aziende farmaceutiche più in vista come Amgen, Bayer e Novartis, stanno utilizzando l'intelligenza artificiale nella speranza di velocizzare il processo e arrivare prima alla scoperta del nuovo prodotto di successo.
 
La Food and Drug Administration (FDA) americana ha affermato che, tra il 2016 ed il 2022, sono circa 300 le applicazioni che hanno incorporato l'AI (Artificial Intelligence) nella fase di sviluppo (oltre il 90% negli ultimi due anni). 
 
 

AI: ecco come operano le case farmaceutiche

Qual è il modus operandi delle aziende? In sostanza, l'AI permette di scansionare miliardi di cartelle cliniche, dati di prescrizione, richieste di assicurazione medica e quant'altro per selezionare i pazienti che verranno sottoposti a studi clinici, accorciando sensibilmente i tempi.
 
Amgen utilizza il suo strumento AI denominato ATOMIC, che analizza i dati interni e pubblici identificando cliniche e medici sulla base delle prestazioni passate. In precedenza, l'azienda inviava sondaggi ai medici chiedendo se una clinica avesse pazienti con caratteristiche idonee a partecipare a uno studio. Amgen ha riferito che tutto ciò poteva richiedere fino a 18 mesi, almeno nella fase di arruolamento dei pazienti per uno studio intermedio. Con ATOMIC, è possibile ridurre i tempi fino a dimezzarli. Lo strumento per ora è stato adoperato per studi che riguardano il cancro e malattie cardiovascolari, ma Amgen punta a utilizzarlo per la maggior parte delle patologie entro il 2024.
 
Novartis ha dichiarato che sta utilizzando uno strumento di intelligenza artificiale che ha permesso finora l'arruolamento dei pazienti in maniera più veloce, economica ed efficiente
 
Bayer ha affermato che, grazie agli strumenti AI adottati, il numero di partecipanti che occorrevano nella fase avanzata di sperimentazione per l'asundexian - farmaco progettato per ridurre l'ictus - è stato ridotto a poche migliaia. La casa farmaceutica tedesca ha dichiarato che senza l'intelligenza artificiale avrebbe impiegato fino a nove mesi in più per il reclutamento e speso diversi milioni di dollari in più. 
 
 

Big Pharma: i rischi dell'intelligenza artificiale

I regolatori del farmaco non nascondono una certa preoccupazione nel modo in cui viene utilizzata l'intelligenza artificiale, con riferimento soprattutto a forme di controllo esterno per una gamma più ampia di malattie. "Quando si confronta un braccio senza randomizzazione con un altro braccio, si presume di avere le stesse popolazioni in entrambi. Questo non tiene conto dell'ignoto", ha detto Richard Pazdur, direttore del Centro di eccellenza oncologica della FDA.
 
La mancanza di randomizzazione è uno dei principali rischi associati all'intelligenza artificiale ed è per questo che i regolatori vogliono assicurarsi che gli standard probatori per la sicurezza e l'efficacia di un farmaco non cambino. "Dobbiamo essere sicuri di non ottenere la risposta sbagliata alla domanda se un farmaco funziona", ha detto John Concato, Direttore associato per l'analisi delle prove del mondo reale presso l'Office of Medical Policy del Center for Drug Evaluation and Research della FDA.
 
 
 

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