Mercato dell'IA nella scoperta di farmaci: prevista una crescita del 42,4% per raggiungere 28,4 miliardi di dollari USA entro il 2030, proiezioni di UnivDatos

Punti chiave del rapporto:

• La scoperta e lo sviluppo (D&D) di farmaci sono costosi e richiedono molto tempo. Secondo i rapporti delle riviste di settore, il costo medio per la scoperta e lo sviluppo di nuove terapie farmacologiche è di 2,6 miliardi di dollari e il ciclo di sviluppo dura oltre 10 anni. La maggior parte delle terapie candidate viene scartata nella fase iniziale della sperimentazione clinica, soprattutto negli studi preclinici e di fase 1, a causa dell'imbuto limitato dei test di sviluppo, il che influisce direttamente sugli alti costi e sui lunghi cicli di sviluppo.
• Le soluzioni di IA negli studi clinici rimuovono i potenziali colli di bottiglia, abbreviano il ciclo degli studi clinici e migliorano l'efficienza e la precisione degli studi clinici. Di conseguenza, queste soluzioni IA all'avanguardia stanno diventando sempre più popolari tra gli operatori del settore delle scienze della vita. Secondo le stime del 2021 di Clinical Trials Arena, il numero di alleanze strategiche e partnership tra le prime quattro società basate sull'IA nella scoperta di farmaci e le società farmaceutiche è cresciuto da 4 nel 2015 a 27 nel 2020.
• Gli spazi di ricerca biomedica e clinica si stanno digitalizzando sempre più, aprendo la strada alle soluzioni di IA. L'enorme quantità di dati generati nei processi di scoperta dei farmaci, anche nella fase di screening delle molecole e negli studi preclinici, sta aumentando la domanda di soluzioni basate sull'IA.

Secondo un nuovo rapporto di Univdatos Market Insights, il mercato dell'IA nella scoperta di farmaci, dovrebbe raggiungere i 28,4 miliardi di dollari nel 2030, crescendo a un CAGR del 42,4%. La scoperta e lo sviluppo di un nuovo candidato terapeutico è uno dei processi più laboriosi e lunghi del mondo. Il problema principale della D&D è l'alto tasso di abbandono. Ciò è dovuto in gran parte all'approccio per tentativi ed errori utilizzato per la scoperta di farmaci. Meno dell'1% dei principali farmaci farmacologici viene convertito in candidati farmaci per gli studi clinici. Gli esperti stimano che quasi il 90% dei candidati farmaci presi in considerazione in questi studi non riesca a progredire nel ciclo di sviluppo. Questo porta a costi elevati. Un farmaco da prescrizione richiede in genere 10-15 anni e costa in media 1-2 miliardi di dollari per passare dal laboratorio al mercato. Circa un terzo dei costi sopra indicati si verifica durante la fase di scoperta del farmaco. Per affrontare queste sfide, come l'aumento del fabbisogno di capitale e il fallimento dei programmi in fase avanzata, le aziende farmaceutiche stanno esplorando l'uso di strumenti basati sull'IA per migliorare i loro processi di scoperta e sviluppo di farmaci utilizzando informazioni chimiche e biologiche. Si prevede che la scoperta di farmaci tramite IA sarà in grado di elaborare e analizzare grandi quantità di dati clinici/medici e sfruttarli per migliorare gli sforzi moderni di scoperta di farmaci.

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Il rapporto suggerisce che il processo costoso e lungo di consegna dei farmaci è uno dei principali fattori che guidano il mercato dell'IA nella scoperta di farmaci nei prossimi anni. Lo sviluppo di un nuovo farmaco richiede in genere 10-15 anni con un costo medio fino a 2,8 miliardi di dollari. L'80-90% dei fallimenti dei farmaci si verifica nella clinica, con gli studi PoC di fase II che rappresentano la maggior parte dei fallimenti clinici. Mentre il numero di NME approvati da agenzie di regolamentazione come la US FDA è aumentato nell'ultimo decennio (2010-2019) rispetto al decennio precedente, il costo per portare un nuovo farmaco sul mercato è aumentato in modo significativo. I fattori chiave che contribuiscono all'aumento dei costi dell'innovazione farmaceutica includono la perdita di investimenti dovuta all'attrito clinico in fase avanzata, un regime normativo più severo che fissa un'elevata soglia di approvazione e l'aumento dei costi degli studi clinici, in particolare per gli studi cardine. Questi fattori guidano l'innovazione e l'adozione di nuove tecnologie da parte delle aziende farmaceutiche e biotecnologiche per migliorare la produttività, ridurre i costi e garantire la sostenibilità a lungo termine.

Solo uno ogni 5.000-10.000 composti viene approvato come farmaco candidato per una condizione specifica nel processo di scoperta del farmaco. L'IA nella scoperta di farmaci ha il potenziale per ridurre drasticamente i tempi e i costi per portare nuovi farmaci sul mercato. Ha anche il potenziale per scoprire nuovi trattamenti per condizioni che in precedenza erano difficili da curare.

Fig. 1: I principali paesi per le startup di IA nella scoperta di farmaci, 2021

Diversi operatori in questo mercato stanno costruendo piattaforme che possono aiutare con la scoperta di farmaci. Ad esempio,

• Google Cloud ha lanciato a maggio 2023 due nuove soluzioni basate sull'IA: la suite Target and Lead Identification e la suite Multiomics, progettate per aiutare le aziende di scoperta di farmaci, le aziende farmaceutiche e le organizzazioni del settore pubblico ad accelerare la progettazione di farmaci e gli sforzi di medicina di precisione. La suite Target and Lead Identification consente una progettazione di farmaci più efficiente in silico, prevede le strutture proteiche e accelera l'ottimizzazione dei lead nella scoperta di farmaci. Le due suite Google Cloud basate sull'IA aiutano a risolvere un problema di lunga data nel settore biofarmaceutico: portare un nuovo farmaco sul mercato statunitense, il che può richiedere molto tempo e denaro. Diverse aziende, tra cui Pfizer di Big Pharma, hanno già iniziato a utilizzare questi prodotti.
• A marzo 2023 Insilico Medicine ha aggiunto una funzione di chat AI specializzata, "ChatPandaGPT", alla sua piattaforma PandaOmicms. Questa integrazione consente ai ricercatori di avere "conversazioni in linguaggio naturale" con la piattaforma, il che consente loro di analizzare grandi set di dati e scoprire potenziali target terapeutici e biomarcatori in modo più efficace.

Il segmento dell'oncologia sta guadagnando la massima trazione sul mercato

La scoperta di farmaci oncologici con l'IA accelera la scoperta di farmaci antitumorali. Si prevede che il segmento della scoperta di farmaci oncologici crescerà nel prossimo futuro poiché l'incidenza del cancro è in aumento. L'American Cancer Society 2022 stima che il cancro sia la seconda causa di mortalità negli Stati Uniti con oltre 609.360 nuovi casi di cancro previsti entro il 2022. L'IA accelera la scoperta di farmaci per farmaci antitumorali attraverso l'apprendimento automatico e l'uso di algoritmi di deep learning. Con l'aiuto del deep learning, i farmaci candidati possono essere progettati in una struttura molecolare de novo e le loro reazioni possono essere previste. Secondo uno studio del 2022 pubblicato su Nature, l'IA è utile nell'identificazione di nuovi farmaci e target antitumorali da reti biologiche. Le reti biologiche aiutano a preservare e valutare le interazioni tra i componenti delle cellule tumorali. La modellazione della rete cellulare aiuta a quantificare il quadro che collega le proprietà della rete e il cancro utilizzando l'analisi della biologia dell'IA. L'IA accelera la scoperta di farmaci antitumorali in oncologia. Inoltre, diversi operatori nel mercato stanno utilizzando l'intelligenza artificiale (IA) nel campo della scoperta di farmaci contro il cancro. Ad esempio, Model Medicines, una società di scoperta e sviluppo di farmaci oncologici, ha annunciato nell'ottobre 2022 che svilupperà farmaci oncologici che prendono di mira i recettori AXL e BRD4. Nel giugno 2022, un altro sviluppatore di farmaci oncologici, Schrödinger s.r.o., ha ricevuto l'approvazione dalla Food and Drug Administration degli Stati Uniti (USFDA) per la sua domanda di nuovo farmaco sperimentale (Investigational New Drug Application, INDA) per un farmaco chiamato SGR-1505, un inibitore del recettore MALT1. L'azienda sta sviluppando farmaci oncologici utilizzando una piattaforma software basata sulla fisica. Si prevede che il mercato dell'oncologia crescerà in modo significativo nei prossimi anni a causa della ricerca in corso e della scoperta di farmaci clinici utilizzando l'IA e gli sviluppi chiave da parte degli operatori di mercato e delle aziende farmaceutiche.

Conclusione

Mentre approfondiamo il futuro della scoperta di farmaci, l'integrazione dell'Intelligenza Artificiale (IA) all'interno di questo settore rappresenta un faro di speranza nell'affrontare le sfide di lunga data degli alti costi, dei lunghi cicli di sviluppo e dei tassi di abbandono scoraggianti che hanno storicamente afflitto l'industria farmaceutica. La sintesi delle tecnologie di IA con i complessi processi di scoperta di farmaci sta aprendo la strada a una nuova era in cui le cifre scoraggianti di 2,6 miliardi di dollari di costi e oltre un decennio di tempo di sviluppo non sono più la norma. Attraverso alleanze strategiche e la digitalizzazione della ricerca biomedica, l'IA sta consentendo un significativo passo avanti nel modo in cui affrontiamo la scoperta di nuove terapie. L'uso di soluzioni basate sull'IA per navigare nei vasti dati generati durante i processi di scoperta di farmaci esemplifica il passaggio verso metodologie più innovative ed efficaci. Inoltre, il segmento dell'oncologia, in particolare, si trova all'apice di progressi rivoluzionari con l'IA. L'integrazione dell'IA nella scoperta di farmaci oncologici non solo accelera la scoperta di farmaci antitumorali, ma apre anche nuove strade per trattamenti che in precedenza erano fuori portata. Con il cancro che rimane una delle principali cause di mortalità in tutto il mondo, il ruolo dell'IA in questo campo è un faro di speranza per milioni di persone. Mentre l'azienda si trova in questo momento cruciale, la traiettoria dell'IA nella scoperta di farmaci preannuncia un futuro in cui lo sviluppo di farmaci salvavita non è ostacolato da inefficienze e costi esorbitanti. Le collaborazioni tra giganti tecnologici e aziende farmaceutiche, insieme alle piattaforme e soluzioni innovative in fase di sviluppo, sono indicative di un settore maturo per la trasformazione. In conclusione, il mercato dell'IA nella scoperta di farmaci è sull'orlo di una rivoluzione, guidata dalla necessità di superare le barriere dei processi tradizionali di scoperta di farmaci.