Inteligența artificială devine tot mai prezentă în laboratoarele farmaceutice, unde analizează volume uriașe de date, contribuie la proiectarea de molecule noi și reduce timpul necesar pentru ca terapiile inovatoare să ajungă la pacienți. În prezent, aproximativ 62% dintre companiile farmaceutice folosesc deja soluții de inteligență artificială în cercetare și dezvoltare, iar în următorii cinci ani se estimează o creștere cu încă 45%. În paralel, piața globală a tehnologiilor AI utilizate în domeniul farmaceutic se extinde rapid, cu o rată medie anuală de aproximativ 40%.
Aceste transformări sunt evidențiate într-un raport al Agenția Italiană pentru Medicamente, care arată că industria medicală trece printr-o schimbare profundă. În mod tradițional, dezvoltarea unui medicament nou durează în medie aproximativ 10 ani și implică investiții ce depășesc 2 miliarde de euro. Utilizarea inteligenței artificiale ar putea însă reduce timpul și costurile, mai ales în fazele inițiale de cercetare.
Conceptul de „augmented R&D” – sau cercetare asistată de inteligență artificială – permite oamenilor de știință să exploreze mult mai rapid potențiale tratamente. Algoritmii de deep learning pot analiza milioane de compuși chimici în doar câteva ore, identificând posibile ținte terapeutice și estimând toxicitatea unei molecule înainte ca aceasta să fie chiar sintetizată în laborator.
Potrivit raportului „Continuitate digitală” realizat de Capgemini, utilizarea acestor tehnologii poate reduce timpul de lansare pe piață al unui medicament cu aproximativ 30%, crește productivitatea cu 40% și diminua costurile de inginerie cu 25%.
Primele rezultate sunt deja vizibile: mai multe medicamente dezvoltate cu ajutorul inteligenței artificiale au ajuns în faze avansate de studii clinice pe oameni. Printre acestea se numără Rentosertib, investigat pentru tratamentul fibroza pulmonară idiopatică, și Rec-994, destinat pacienților cu malformație cavernoasă cerebrală.
Un alt domeniu în care AI are un potențial major este cercetarea bolilor neurodegenerative și a tulburărilor psihiatrice. Algoritmii pot analiza date medicale complexe și pot anticipa apariția unor afecțiuni precum boala Alzheimer sau boala Parkinson, dar pot contribui și la personalizarea tratamentelor pentru afecțiuni precum depresia sau schizofrenia.
Inteligența artificială începe să transforme și modul în care sunt organizate studiile clinice. Platforme bazate pe modele avansate, precum TrialGPT, pot analiza în câteva minute milioane de dosare medicale pentru a identifica pacienții eligibili pentru studii, un proces care până acum dura luni de zile. În plus, cercetătorii folosesc tot mai des „studii clinice virtuale”, în care cohorte de pacienți simulați pe computer permit testarea unor scenarii terapeutice înainte de studiile reale, reducând costurile și riscul de eșec.
AI facilitează și așa-numitul drug repurposing, adică descoperirea unor noi utilizări terapeutice pentru medicamente deja aprobate, scurtând astfel etapele de dezvoltare și reducând riscurile.
Pe termen lung, tehnologia este considerată un element cheie pentru dezvoltarea medicinei personalizate. Prin corelarea datelor genetice, clinice și de mediu, medicii pot selecta tratamente adaptate fiecărui pacient, reducând reacțiile adverse și terapiile inutile.
În fața acestei evoluții rapide, Agenția Europeană pentru Medicamente pregătește integrarea inteligenței artificiale și în procesele de reglementare. „Inteligența artificială poate face medicina mai umană, dacă rămâne în slujba pacientului. Provocarea este să o gestionăm prin reguli clare, transparență și responsabilitate”, a declarat președintele AIFA, Robert Nisticò.
Transformarea aduce însă și nevoia unor noi competențe profesionale. Sunt necesari specialiști capabili să combine cunoștințele medicale cu cele din domeniul datelor și al inteligenței artificiale. În acest context, universități italiene precum Politecnico di Milano, Università La Sapienza din Roma și Scuola Superiore Sant’Anna din Pisa au început deja să ofere programe interdisciplinare dedicate bioinformaticii și inteligenței artificiale aplicate în sănătate.