Anthropic: nuovi programmi per scoprire farmaci contro le malattie trascurate
Anthropic, azienda che lavora nell’intelligenza artificiale, vuole spingersi oltre i semplici strumenti per i laboratori e passare direttamente allo sviluppo di programmi per la scoperta di farmaci contro le malattie trascurate, quelle che spesso restano ai margini perché ritenute poco appetibili dal punto di vista commerciale.
La nuova iniziativa partirà dalla fase preclinica, cioè dal tratto iniziale della ricerca in cui si cercano, selezionano e valutano i potenziali farmaci prima di arrivare agli studi sull’uomo. È un punto delicato del processo, e anche uno di quelli in cui software avanzati e grandi basi di dati possono davvero aiutare a restringere il campo più in fretta.
Anthropic sostiene che la propria struttura di società benefit le dia più spazio per privilegiare l’impatto sui pazienti rispetto ai ritorni di breve periodo. Tradotto: l’azienda ritiene di potersi muovere con più libertà su patologie che il mercato tende a lasciare in secondo piano, anche quando il potenziale economico non ha nulla a che vedere con quello delle aree terapeutiche più redditizie.
La mossa arriva mentre l’industria farmaceutica cerca qualunque appiglio per aumentare la produttività e alzare le probabilità di successo. Vas Narasimhan, amministratore delegato di Novartis, ha stimato che strumenti di questo tipo potrebbero ridurre i tempi di sviluppo di un farmaco da circa 12 anni a 7-8 anni, raddoppiando allo stesso tempo i tassi di successo, dall’8% al 16%.
A sostenere il progetto c’è Claude Science, il nuovo ambiente di lavoro che Anthropic ha lanciato per la ricerca scientifica. L’azienda dice che la piattaforma è collegata a più di 60 database specializzati e che copre ambiti come genomica, proteomica e analisi a singola cellula.
L’idea è velocizzare il lavoro dei ricercatori nelle attività di esplorazione, nella sintesi della letteratura, nel confronto tra dataset e nell’identificazione di possibili bersagli terapeutici. C’è anche una funzione pensata per far dialogare basi di dati diverse che, a sentire Anthropic, consente di incrociare rapidamente fonti differenti e ridurre in tempi più brevi il numero dei candidati da approfondire.
Anthropic ha già messo sul tavolo qualche esempio iniziale. In un caso, racconta l’azienda, un ricercatore della University of California, San Francisco (UCSF) avrebbe individuato nel giro di pochi minuti una contaminazione virale che un team non era riuscito a rilevare per un anno. In un altro, sempre stando a quanto riferito da Anthropic, l’analisi di 100 malattie genetiche rare completata in meno di un’ora avrebbe segnalato 32 candidati da sottoporre a verifiche ulteriori.
Qui il punto è abbastanza chiaro: Anthropic non vuole limitarsi a fare da fornitore di un altro strumento da laboratorio, ma entrare direttamente nella scoperta di farmaci. Le somiglianze con Google DeepMind e Isomorphic Labs ci sono, però Anthropic sembra voler avanzare ancora di più in quella direzione. Non sorprende, allora, che secondo i dati citati dalla stessa azienda l’81% delle organizzazioni farmaceutiche abbia già usato strumenti di questo tipo in almeno un programma di sviluppo nel 2024.
Questo, però, non significa che accelerare la scoperta porti automaticamente un farmaco ai pazienti in tempi più rapidi. Le sperimentazioni cliniche restano lunghe, costose e sottoposte a regole molto rigide. E poi ci sono tutti i nodi ancora aperti: affidabilità dei modelli, bias, allucinazioni, trasparenza dei risultati, privacy dei dati e responsabilità nel caso in cui qualcosa vada storto.
Per Anthropic la prova vera, quindi, non sarà soltanto trovare candidati promettenti. Dovrà dimostrare che questo approccio regge anche nel passaggio dai laboratori alle regole severe della pratica clinica.
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