'Altrimenti dalla causa malattia a studio e sviluppo occorrono in media più di 10 anni durante i quali il settore pharma investe fino a 2 mld dollari nel mondo'
"Con l’Intelligenza artificiale abbreviamo i tempi per la ricerca e sviluppo di nuove terapie. Tutte le case farmaceutiche fanno sostanzialmente tre cose: studiano le malattie e cercano di capire perché una patologia nasce e progredisce. Sanofi, una delle prime tre aziende al mondo per investimenti in digitale e IA, ha poi puntato molto su malattie immunologiche, tra le quali asma, dermatite atopica, Bpco, sclerosi multipla, e malattie collegate al sistema immunitario come il cancro. Ma dalla causa della malattia allo soluzione occorrono in media più di 10 anni, durante i quali il settore pharma investe fino a più di 2 miliardi di dollari in R&S a livello globale. L’Ia ci permette di abbreviare i tempi". Così all’Adnkronos Salute Emanuele de Rinaldis, Vice President, Global Head of Precision Medicine & Computational Biology, Sanofi prima di aprire la tavola rotonda "Innovazione, IA e prevenzione. Immunoscience, l’ambizione di Sanofi" in occaisone dell’Health Innovation Show organizzato promosso da Mesit – Fondazione Medicina Sociale e Innovazione Tecnologica, a Roma presso il Centro congressi di Palazzo Rospigliosi.
"Da dove nasce la malattia? Quali sono gli organi, i tessuti, le cellule, i geni, le proteine coinvolte? Cioè, cos'è che fa insorgere una malattia? E questo è un pezzo della ricerca – spiega de Rinaldis - Una volta identificata, dobbiamo interferire con la causa, tipicamente una proteina o un gene che si vuole andare ad inibire o ad attivare. Identificato il bersaglio, i chimici devono sviluppare 'le frecce', ovvero le molecole che possono esercitare un effetto terapeutico. E questo è un altro pezzo importante della filiera che dura anni perché occorre sviluppare la molecola con le caratteristiche giuste (non tossica), efficace, e va individuato il dosaggio giusto".
La terza parte di "attività è poi dimostrare che la molecola: che sia sicura, efficace e che possa offrire possibilità delle soluzioni terapeutiche gà in uso. Allora, in ognuno di queste tre aree di interventi, se noi abbiamo grandi quantità di dati, gli algoritmi di Intelligenza artificiale ci possono guidare a fare meglio. Ricordiamo he per su 30 progetti che mettiamo in progetti solo uno in media diventa una molecola terapeutica approvata per uso clinico" conclude.
