Si prevede che il mercato dell'IA nella scoperta di farmaci cresca a un ritmo del 42,4% per raggiungere i 28,4 miliardi di USD entro il 2030, secondo le proiezioni di Univdatos Market Insights

Punti salienti del rapporto:

• La scoperta e lo sviluppo di farmaci (D&S) sono costosi e richiedono tempo. Secondo i rapporti dei giornali 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 supera i 10 anni. La maggior parte delle terapie candidate viene scartata nelle prime fasi della sperimentazione clinica, in particolare nelle sperimentazioni precliniche e di fase 1, a causa dell'imbuto limitato dei test di sviluppo che incide direttamente sugli elevati costi e sui lunghi cicli di sviluppo.
• Le soluzioni di IA negli studi clinici rimuovono potenziali colli di bottiglia, accorciano il ciclo degli studi clinici 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 stanno diventando sempre più digitalizzati, aprendo la strada alle soluzioni di IA. La vasta quantità di dati generati nei processi di scoperta di 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,Mercato dell'IA nella scoperta di farmaci, dovrebbe raggiungere i 28,4 miliardi di USD nel 2030, con 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&S 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 farmaci guida farmacologica viene convertito in candidati farmaco per la sperimentazione clinica. Gli esperti stimano che quasi il 90% dei candidati farmaco presi in considerazione in questi studi non riesca ad andare avanti nel ciclo di sviluppo. Ciò comporta costi elevati. Un farmaco da prescrizione richiede in genere 10-15 anni e costa in media 1-2 miliardi di dollari per passare dalla fase di laboratorio al mercato. Circa un terzo dei costi di cui sopra viene sostenuto 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 tramite 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 ilprocesso costoso e lungo di rilascio di farmaciè 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 dalle agenzie di regolamentazione come la FDA statunitense 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 di innovazione farmaceutica includono la perdita di investimenti dovuta all'abbandono clinico in fase avanzata, un regime normativo più rigoroso 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 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 l'immissione sul mercato di nuovi farmaci. Ha anche il potenziale per scoprire nuovi trattamenti per condizioni che in precedenza erano difficili da colpire.

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

Diversi attori in questo mercato stanno costruendo piattaforme che possono aiutare nella 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 i loro sforzi di progettazione di farmaci e medicina di precisione. La suite Target and Lead Identification consente una progettazione di farmaci in silico più efficiente, prevede le strutture proteiche e accelera l'ottimizzazione dei farmaci guida 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 tempo e comportare costi elevati. Diverse aziende, tra cui la Big Pharma Pfizer, hanno già iniziato a utilizzare questi prodotti.
• A marzo 2023, Insilico Medicine ha aggiunto una funzione di chat specializzata per l'IA, “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 oncologico sta guadagnando la massima trazione nel mercato

La scoperta di farmaci oncologici con l'IA accelera la scoperta di farmaci anticancro. 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 i farmaci anticancro attraverso l'apprendimento automatico e l'uso di algoritmi di deep learning. Con l'aiuto del deep learning, i candidati farmaco 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 anticancro dalle 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 biologica dell'IA. L'IA accelera la scoperta di farmaci anticancro in oncologia. Inoltre, diversi attori del mercato stanno utilizzando l'Intelligenza Artificiale (IA) nel campo della scoperta di farmaci contro il cancro.Ad esempio, model medicines, un'azienda 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. A giugno 2022, un altro sviluppatore di farmaci oncologici, schrödinger s.r.o., ha ricevuto l'approvazione dalla United States Food and Drug Administration (USFDA) per la sua 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 che utilizzano l'IA e degli sviluppi chiave da parte degli attori del mercato e delle aziende farmaceutiche.

Conclusione

Mentre ci addentriamo nel futuro della scoperta di farmaci, l'integrazione diIntelligenza 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 degli scoraggianti tassi di abbandono che storicamente hanno 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 scoraggianti cifre 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 balzo in avanti nel modo in cui affrontiamo la scoperta di nuove terapie. L'uso di soluzioni basate sull'IA nella navigazione dei vasti dati generati durante i processi di scoperta di farmaci esemplifica il passaggio a metodologie più innovative ed efficaci. Inoltre, il segmento oncologico, in particolare, si trova sulla soglia di progressi rivoluzionari con l'IA. L'integrazione dell'IA nella scoperta di farmaci oncologici non solo accelera la scoperta di farmaci anticancro, ma apre anche nuove strade per trattamenti che in precedenza erano fuori portata. Poiché il cancro 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 i colossi tecnologici e le aziende farmaceutiche, insieme alle piattaforme e alle soluzioni innovative in fase di sviluppo, sono indicative di un settore pronto 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 tradizionali processi di scoperta di farmaci.