Machine learning applicato allo sviluppo pre-clinico farmaceutico: accelerare la ricerca e ridurre i rischi

Il processo di sviluppo pre-clinico farmaceutico rappresenta una fase cruciale e al tempo stesso delicata nella lunga catena di sviluppo di un nuovo farmaco.

Prima di arrivare ai trial clinici sull’uomo, occorre selezionare e validare le molecole più promettenti attraverso numerosi studi pre-clinici in vitro, in vivo e in silico.

In questa fase, l’introduzione di strumenti di machine learning e intelligenza artificiale sta trasformando radicalmente il modo in cui le aziende farmaceutiche e le biotech selezionano, ottimizzano e validano i candidati farmaceutici, riducendo tempi, costi e rischi associati al fallimento nelle fasi successive.

Le criticità tradizionali dello sviluppo pre-clinico

Nella pipeline tradizionale di sviluppo farmaceutico, la fase pre-clinica è caratterizzata da:

• tempi lunghi di screening molecolare e validazione;
• elevato tasso di insuccesso nel passaggio agli studi clinici;
• costi rilevanti legati agli studi su animali e modelli sperimentali;
• difficoltà nel predire efficacia e tossicità umana a partire da modelli pre-clinici;
• gestione di enormi moli di dati eterogenei provenienti da genomica, proteomica, screening ad alta capacità.

Queste problematiche generano un forte fabbisogno di strumenti predittivi più precisi già nella fase pre-clinica.

Come il machine learning sta rivoluzionando la fase pre-clinica

L’applicazione di algoritmi di machine learning consente oggi di:

• analizzare grandi dataset multi-omici per identificare nuovi target farmacologici;
• effettuare screening virtuali predittivi (in silico screening) su librerie molecolari vastissime;
• prevedere l’affinità di legame farmaco-recettore e la farmacocinetica;
• individuare precocemente profili di tossicità e off-target effects;
• ottimizzare la selezione di lead compound prima di procedere agli studi animali.

L’AI permette così di scartare in anticipo molecole non promettenti, concentrando le risorse su candidati a maggiore probabilità di successo clinico.

Le nuove piattaforme AI per la drug discovery pre-clinica

Numerose startup e big pharma stanno sviluppando piattaforme proprietarie di AI-driven drug discovery che integrano:

• modelli predittivi basati su reti neurali profonde (deep learning);
• simulazioni computazionali 3D di interazione molecolare;
• data mining su database clinici, genomici e chimici;
• algoritmi di transfer learning per aggiornare continuamente i modelli predittivi;
• cloud computing per gestire la mole di dati e simulazioni.

Il risultato è una riduzione drastica del numero di molecole da testare fisicamente, con abbattimento dei costi e maggiore velocità di sviluppo.

Le nuove competenze richieste nella ricerca pre-clinica AI-driven

L’evoluzione del pre-clinico richiede nuove figure professionali che sappiano integrare:

• conoscenze di farmacologia e sviluppo farmaceutico;
• competenze bioinformatiche e data science;
• capacità di modellizzazione computazionale;
• conoscenza dei regolamenti EMA e FDA su validazione di modelli AI pre-clinici;
• dialogo interdisciplinare con biologi, biochimici e informatici.

Questi profili sono già molto richiesti da big pharma, biotech e CRO specializzate.

Il Master in Intelligenza Artificiale Pharma di Alma Laboris: formare i professionisti della ricerca pre-clinica digitale

Il Master in Intelligenza Artificiale Pharma di Alma Laboris Business School offre una formazione specialistica sull’applicazione del machine learning allo sviluppo pre-clinico farmaceutico.

Il programma didattico approfondisce:

• AI e machine learning applicati alla discovery di farmaci;
• bioinformatica e analisi multi-omica per l’identificazione dei target;
• modellizzazione predittiva di farmacocinetica e tossicologia;
• normative regolatorie EMA/FDA per modelli AI pre-clinici;
• progettazione di piattaforme in silico per il drug screening.

Elemento distintivo del Master è il placement garantito e personalizzato, che consente di svolgere fino a 6 mesi di tirocinio presso big pharma, biotech e CRO specializzate in discovery pre-clinico. I partecipanti beneficiano inoltre di un career coaching individuale mirato allo sviluppo professionale in ambito pharma AI.

Sono previste anche agevolazioni sulla quota di iscrizione e la possibilità di richiedere un colloquio gratuito e non vincolante per valutare la coerenza del percorso.