DeepMind vuole rivoluzionare Big Pharma con l'AI: la visione del CEO Demis Hassabis

La scoperta farmaceutica è destinata a subire una trasformazione radicale nei tempi di sviluppo grazie all'intelligenza artificiale. Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind e vincitore del Premio Nobel per la chimica 2024, ne è convinto e ha delineato una prospettiva ambiziosa durante un'intervista con Bloomberg.

Hassabis ha dichiarato che l'intenzione è ridurre i tempi del drug discovery da anni a pochi mesi, già nei prossimi due anni. Le attuali tempistiche del settore farmaceutico, caratterizzate da processi pluriennali e tassi di fallimento elevati, rappresentano il target principale di questa trasformazione tecnologica ed è possibile, secondo il dirigente, una compressione temporale ancora più aggressiva rispetto alle previsioni iniziali basate sulle potenzialità dell'intelligenza artificiale.

Il settore farmaceutico verrà rivoluzionato grazie all'intelligenza artificiale

Hassabis coordina due entità distinte all'interno dell'ecosistema Alphabet: Google DeepMind per la ricerca AI generale e Isomorphic Labs come divisione specializzata nel drug discovery. Fondata nel 2021, quest'ultima ha già stabilito accordi commerciali con due giganti farmaceutici globali: Eli Lilly & Co. e Novartis AG, raccogliendo negli scorsi mesi 600 milioni di dollari in un round di finanziamento guidato da Thrive Capital. Hassabis aveva precedentemente stimato il potenziale di mercato di Isomorphic Labs superiore ai 100 miliardi di dollari.

Il sistema AlphaFold rappresenta la tecnologia centrale su cui si basa l'approccio dell'azienda. Questo sistema punta a stimare il comportamento delle proteine attraverso algoritmi di machine learning, competenza che ha valso a Hassabis e al collega John Jumper il riconoscimento del Premio Nobel per la chimica 2024 insieme a un professore statunitense. Il team di ricerca sta attualmente sviluppando una versione più avanzata del modello AlphaFold, con capacità estese oltre le semplici interazioni proteiche puntando verso l'oncologia e i disturbi immunitari, percorsi relativamente più accessibili per tradurre i modelli algoritmici in risultati clinici concreti.

La speranza è che sarà possibile trasformare molti tumori in malattie croniche curabili attraverso farmaci sviluppati con l'intelligenza artificiale, pur riconoscendo la difficoltà di stabilire tempistiche precise per tali obiettivi. Nonostante le previsioni ottimistiche, il settore del drug discovery basato su IA non ha ancora prodotto farmaci che abbiano completato con successo sperimentazioni cliniche. Hassabis aveva annunciato a gennaio l'avvio di studi clinici su farmaci progettati dall'intelligenza artificiale entro la fine del 2025 e in queste settimane ha riferito di aver ottenuto le prime prove per l'avanzamento dei farmaci verso la fase di sperimentazione, senza però fornire indicazioni sulle tempistiche.