1. L’AI avrà un ruolo preponderante nella scoperta di nuovi farmaci

«Dalla scoperta all’approvazione di ogni singolo farmaco ci vogliono più di 10 anni e circa due miliardi di dollari» ha spiegato Chris Gibson, fondatore di Recursion, azienda che attraverso l’uso della tecnologia rimodella il tipico “imbuto di scoperta dei farmaci” identificando i fallimenti nelle prime fasi del ciclo di ricerca.

«Questo perché l’approccio tradizionale alla scoperta di nuovi farmaci focalizza l’attenzione su un singolo gene, sul singolo percorso della patologia. Ma nel nostro corpo ci sono quasi 20mila geni che codificano centinaia di migliaia di proteine ​​in trilioni di cellule, e tutti interagiscono ogni secondo. Il 90% dei nuovi farmaci che intraprendono gli studi clinici falliscono. Di fronte a questa grande complessità si deve cercare di semplificare: è quello che possiamo fare oggi, grazie all’enorme quantità di dati a disposizione, alla potenza computazionale e a strumenti come l’Intelligenza Artificiale, il machine learning e la computer vision».

2. I robot sono in grado di condurre esperimenti a una velocità superiore a quella umana

Non solo robot-fisioterapisti o chirurghi. Esistono anche robot-scienziati, in grado di condurre un numero incredibile di esperimenti. «Il nostro flusso robotico ci consente di condurre fino a 2,2 milioni di esperimenti ogni settimana per un massimo di 50 settimane all’anno» ha spiegato Gibson. E in Europa? Nel 2020 un robot messo a punto da un gruppo di ricercatori dell’Università di Liverpool guidati dal professor Andrew Cooper aveva condotto 688 esperimenti in soli otto giorni, lavorando 21 ore al giorno, riuscendo a scoprire un nuovo tipo di catalizzatore chimico sei volte più reattivo rispetto a quelli precedentemente conosciuti. Obiettivo: risparmiare tempo cosicché gli scienziati possano concentrarsi sull’innovazione.

3. L’Intelligenza Artificiale parlerà con il paziente

La tecnologia di apprendimento automatico e l’elaborazione del linguaggio naturale hanno raggiunto uno stadio tale da offrire interazioni avanzate tra intelligenze artificiali e pazienti. Munjal Shah è il fondatore di Hippocratic AI, la startup che ha sviluppato (e lanciato a giugno) un’intelligenza artificiale basata su un LLM (Large Language Model) in grado di interloquire con i pazienti: a un pubblico attento presente nella Sala Fucine a Torino, Shah ha fatto ascoltare la voce di questa “intelligenza” interagire con un paziente reale. Il paziente dice: “Ho bisogno di sapere se sto parlando con un essere umano o con una sorta di computer”. E la voce risponde: “Sono un’intelligenza artificiale. Come si sente oggi?”

«Viviamo in un mondo di scarsità di personale sanitario» ha spiegato Shah. «Mancano medici e infermieri. Se riusciamo a creare dei sistemi sicuri, decuplicheremo il numero di infermieri». Il prodotto lanciato da Hippocratic AI è stato costruito grazie alla collaborazione di migliaia di infermieri “in carne e ossa” selezionati e autorizzati, che hanno agito come pazienti per istruire l’Intelligenza Artificiale. A oggi Hippocratic AI ha raccolto 137 milioni di dollari da diversi investitori, tra cui NVentures, il ramo di venture capital di NVIDIA.

4. Crittografia e blockchain sono fondamentali per la raccolta di dati clinici e la loro privacy

«Come nel mondo cinematografico, in cui solo quando si arriva al botteghino si ha la prova che gli investimenti avranno o meno un ritorno, così nei farmaci la vera validazione avviene non tanto con i trial clinici ma quando il farmaco arriva sul mercato e viene prescritto al paziente. La raccolta di dati clinici, quelli relativi ai pazienti e contenuti nelle loro cartelle cliniche, è dunque l’unico modo reale per sapere se il nuovo farmaco dà veramente valore, anche dal punto di vista economico».

Davide Zaccagnini, chirurgo vascolare con sei anni di ricerca al Mit di Boston sulle applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nei sistemi di supporto decisionale clinico, è il founder di Agora Labs, startup italiana nata nel 2022 che ha sviluppato una piattaforma software che utilizza tecniche di crittografia e blockchain per assicurare la non identificabilità dei pazienti (lo abbiamo intervistato qui: https://www.innlifes.com/digital-health/davide-zaccagnini-agora-labs/ e qui: https://www.innlifes.com/startup/agora-labs-dati-sanitari/). Ma la raccolta di dati si scontra con diverse problematiche, la prima delle quali è la privacy. Con Agora Labs abbiamo sviluppato l’unico framework che garantisce matematicamente l’anonimato del paziente».

5. È il venture building la nuova frontiera del Venture Capital

«Non investiamo in startup esterne ma facciamo ideazione in house. Il nostro è un modello unico: non siamo solo investitori ma anche imprenditori. Creiamo le aziende, creiamo i team e li seguiamo. Registriamo più di 400 brevetti all’anno». Avak Kahvejian è General Partner di Flagship Pioneering, la società di Venture Capital con sede a Cambridge, Massachusetts (famosa per aver finanziato Moderna, la startup che ha messo a punto il vaccino contro il Covid-19).

A oggi con questo modello, anche noto come venture building, ha fondato più di 100 società. «Il nostro processo si svolge attraverso diverse fasi: 1. Esplorazione, la fase creativa in cui i nostri scienziati-imprenditori si chiedono “e se…?”, creando ipotesi sempre migliori finché non identificano qualcosa che potrebbe rappresentare una svolta; 2. Ideazione, in cui lavoriamo sull’idea e lanciamo una nuova azienda “prototipo” intorno alla scoperta innovativa, iniziando con un piccolo team; 3. Fattibilità: testiamo la fattibilità dell’idea con esperimenti; 4. Investimento: Se la domanda “e se…?” si trasforma nella frase “Si scopre che…”, l’azienda “prototipo” diventa una nuova azienda, con un nome e un significativo impegno di capitale da parte di Flagship».