Si prevede che il mercato dell'AI nella scoperta di farmaci raggiungerà i 28,4 miliardi di dollari entro il 2030, con una crescita del 42,4%, secondo le proiezioni di UnivDatos

Punti chiave del rapporto:

• La scoperta e lo sviluppo di farmaci (D&D) sono costosi e richiedono molto tempo. Secondo i rapporti delle riviste di settore, il costo medio per scoprire e sviluppare 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 vengono scartate precocemente nella sperimentazione clinica, soprattutto negli studi preclinici e di fase 1, a causa dell'imbuto di test di sviluppo limitato, che ha un impatto diretto 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 dello studio clinico e migliorano l'efficienza e la precisione degli studi clinici. Di conseguenza, queste soluzioni di IA all'avanguardia stanno diventando sempre più popolari tra gli attori 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 aziende basate sull'IA nella scoperta di farmaci e le aziende 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 dispendiosi in termini di tempo al mondo. Il problema più grande con la D&D è l'alto tasso di abbandono. Ciò è in gran parte dovuto all'approccio per tentativi ed errori utilizzato per la scoperta di farmaci. Meno dell'1% dei principali farmaci farmacologici vengono convertiti in candidati farmaci per gli studi clinici. Gli esperti stimano che quasi il 90% dei candidati farmaci considerati in questi studi non riescono a progredire nel ciclo di sviluppo. Ciò porta a costi elevati. Un farmaco su 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 di cui sopra sono sostenuti durante la fase di scoperta del farmaco. Per affrontare queste sfide, come l'aumento dei requisiti di capitale e il fallimento del programma 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 con l'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 l'IA nel mercato della 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 in clinica con 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 derivante dall'abbandono clinico in fase avanzata, un regime normativo più severo che fissa una soglia di approvazione elevata e l'aumento dei costi degli studi clinici, in particolare per gli studi pivotal. 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 è approvato come candidato farmaco 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 bersagliare.

Fig1: Principali paesi per le startup di IA nella scoperta di farmaci, 2021

Diversi attori in questo mercato stanno costruendo piattaforme che possono aiutare con la scoperta di farmaci. Per 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 nella biofarmaceutica: 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 bersagli terapeutici e biomarcatori potenziali in modo più efficace.

Il segmento dell'oncologia sta guadagnando la massima trazione nel 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 apprendimento profondo. Con l'aiuto dell'apprendimento profondo, i candidati farmaci 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 bersagli 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 attori 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 (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 degli sviluppi chiave da parte degli attori del 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 presenta 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 dei farmaci sta aprendo la strada a una nuova era in cui le cifre scoraggianti di 2,6 miliardi di dollari in costi e oltre un decennio in tempi di sviluppo non sono più la norma. Attraverso alleanze strategiche e la digitalizzazione della ricerca biomedica, l'IA sta consentendo un salto significativo nel modo in cui affrontiamo la scoperta di nuove terapie. L'uso di soluzioni basate sull'IA per navigare tra i vasti dati generati durante i processi di scoperta dei farmaci esemplifica il passaggio verso metodologie più innovative ed efficaci. Inoltre, il segmento dell'oncologia, in particolare, si trova alla soglia di progressi rivoluzionari con l'IA. L'integrazione dell'IA nella scoperta di farmaci oncologici non solo sta accelerando la scoperta di farmaci antitumorali, ma sta anche aprendo nuove strade per trattamenti che prima 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 della tecnologia e aziende farmaceutiche, insieme alle piattaforme e alle soluzioni innovative in fase di sviluppo, sono indicative di un settore maturo per la trasformazione. In conclusione, l'IA nel mercato della scoperta di farmaci è sull'orlo di una rivoluzione, guidata dalla necessità di superare le barriere dei processi tradizionali di scoperta di farmaci.