La corsa all’intelligenza artificiale di Big Pharma si estende alla scoperta di farmaci, allo sviluppo e agli studi clinici, ma AstraZeneca si è distinta implementando la tecnologia degli studi clinici sull’intelligenza artificiale su una scala senza precedenti per la salute pubblica.
Mentre i concorrenti ottimizzano le pipeline interne di ricerca e sviluppo, l’intelligenza artificiale di AstraZeneca è già integrata nei sistemi sanitari nazionali, esaminando centinaia di migliaia di pazienti e dimostrando cosa accade quando l’intelligenza artificiale si sposta dai laboratori farmaceutici alla cura effettiva dei pazienti.
La validazione clinica supporta questo approccio. CREARE di AstraZeneca studiopresentato allo European Lung Cancer Congress nel marzo 2025, ha dimostrato un valore predittivo positivo del 54,1% per il suo strumento per radiografie del torace basato sull’intelligenza artificiale, superando di gran lunga la soglia di successo predefinita del 20%.
Dietro questi numeri: oltre 660.000 persone sottoposte a screening in Thailandia dal 2022, con l’intelligenza artificiale che ha rilevato sospette lesioni polmonari nell’8% dei casi. Ancora più importante, l’Ufficio nazionale per la sicurezza sanitaria della Thailandia sta ora estendendo questa tecnologia a 887 ospedali con un budget triennale superiore a 415 milioni di baht.
Questo non è solo un programma pilota o una prova di concetto. Si tratta di una tecnologia di sperimentazione clinica basata sull’intelligenza artificiale implementata su scala del sistema sanitario nazionale.
La divergenza strategica negli approcci agli studi clinici sull’IA
Il contrasto con i concorrenti è rivelatore. L’ML Research Hub di Pfizer ha compresso i tempi di scoperta dei farmaci a circa 30 giorni per l’identificazione delle molecole. L’azienda ha utilizzato l’intelligenza artificiale per sviluppare Paxlovid in tempi record, grazie all’apprendimento automatico che analizza i dati dei pazienti con una velocità del 50% superiore rispetto ai metodi tradizionali. Pfizer ora utilizza l’intelligenza artificiale in oltre la metà dei suoi studi clinici.
Novartis ha collaborato con Isomorphic Labs del premio Nobel Demis Hassabis e Microsoft per la “scoperta farmaceutica basata sull’intelligenza artificiale”. Il suo sistema decisionale intelligente utilizza gemelli computazionali per simulare i processi di sperimentazione clinica, con siti identificati dall’intelligenza artificiale che reclutano pazienti più velocemente rispetto ai metodi di selezione tradizionali.
La strategia “lab in a loop” di Roche ripete i modelli di intelligenza artificiale con esperimenti di laboratorio. Dopo aver acquisito Foundation Medicine e Flatiron Health, Roche ha costruito il più grande database genomico clinico del settore, con oltre 800.000 profili genomici di oltre 150 sottotipi di tumore, con l’obiettivo di aumentare l’efficienza del 50% nella gestione della sicurezza entro il 2026.
Il vantaggio delle operazioni cliniche di AstraZeneca
Ciò che distingue AstraZeneca negli studi clinici sull’intelligenza artificiale non è solo l’ambizione: è l’esecuzione su larga scala. L’azienda esegue oltre 240 sperimentazioni globali nella sua pipeline di ricerca e sviluppo e ha integrato sistematicamente l’intelligenza artificiale generativa nelle operazioni cliniche.
Si tratta di uno “strumento di protocollo intelligente”, sviluppato con autori medici, che in alcuni casi ha ridotto i tempi di creazione dei documenti dell’85%. L’azienda utilizza l’intelligenza artificiale per il rilevamento della posizione 3D sulle scansioni TC, riducendo drasticamente il tempo che i radiologi dedicano all’annotazione manuale.
Ancora più significativo, AstraZeneca sta aprendo la strada ai gruppi di controllo virtuali per gli studi clinici sull’intelligenza artificiale utilizzando cartelle cliniche elettroniche e dati di studi precedenti per simulare bracci placebo, riducendo potenzialmente il numero di pazienti che ricevono trattamenti non attivi. Ciò rappresenta un ripensamento fondamentale della progettazione stessa della sperimentazione clinica.
Il programma di screening del cancro del polmone esemplifica questo obiettivo strategico. Utilizzando lo strumento qXR-LNMS di Qure.ai, AstraZeneca non si limita a condurre sperimentazioni, ma sta trasformando l’infrastruttura sanitaria pubblica. L’espansione del dicembre 2025 prevede un nuovo programma di screening dei lavoratori dell’industria rivolto a 5.000 lavoratori in quattro province tailandesi, che ora si espande oltre il cancro ai polmoni per includere il rilevamento dell’insufficienza cardiaca.
La corsa all’accelerazione della timeline
I parametri di settore mostrano perché gli studi clinici sull’intelligenza artificiale sono importanti: lo sviluppo di farmaci tradizionali richiede 10-15 anni con un tasso di fallimento del 90%. I farmaci scoperti dall’intelligenza artificiale raggiungono tassi di successo della Fase I dell’80-90%, il doppio del benchmark tradizionale del 40-65%. Sono oltre 3.000 i farmaci assistiti dall’intelligenza artificiale in fase di sviluppo, con oltre 200 approvazioni abilitate all’intelligenza artificiale previste entro il 2030.
Pfizer passa dall’identificazione delle molecole agli studi clinici in cicli di sei settimane. Novartis analizza 460.000 studi clinici in pochi minuti anziché in mesi. Tuttavia, il modello di AstraZeneca offre un impatto immediato sui pazienti, rilevando oggi i tumori nelle popolazioni svantaggiate, spesso prima che compaiano i sintomi.
La domanda da 410 miliardi di dollari
Il World Economic Forum prevede che l’intelligenza artificiale potrebbe generare dai 350 ai 410 miliardi di dollari all’anno per il settore farmaceutico entro il 2030. La domanda è: quale approccio cattura più valore: scoperta di farmaci più rapida o operazioni cliniche più efficienti?
La scommessa di Pfizer sulla progettazione computazionale dei farmaci e la selezione dei siti di sperimentazione basati sull’intelligenza artificiale di Novartis potrebbero produrre molecole rivoluzionarie. Il modello farmaceutico-diagnostico integrato di Roche crea un fossato di dati proprietario.
Ma la strategia di AstraZeneca di integrare gli studi clinici sull’intelligenza artificiale in tutte le operazioni, dalla generazione del protocollo al reclutamento dei pazienti fino alle richieste normative, sta riducendo in modo dimostrabile il time-to-market, creando al contempo prove reali su larga scala.
Altrettanto distintivo è l’approccio di partnership dell’azienda. Mentre altri acquisiscono società di intelligenza artificiale o costruiscono hub interni, AstraZeneca collabora con partner tecnologici come Qure.ai e Perceptra, organismi di regolamentazione e sistemi sanitari nazionali per implementare studi clinici sull’intelligenza artificiale laddove esistono lacune infrastrutturali.
Mentre AstraZeneca persegue la sua Obiettivo 2030 di fornire 20 nuovi farmaci e raggiungere 80 miliardi di dollari di entrate, il vantaggio dei suoi studi clinici sull’IA non è solo una questione di velocità: si tratta di dimostrare il valore dell’IA nella fase più regolamentata e avversa al rischio dello sviluppo farmaceutico. Mentre i concorrenti corrono per scoprire la prossima molecola rivoluzionaria, AstraZeneca sta riprogettando il modo in cui vengono condotti gli studi clinici stessi.
Il vincitore potrebbe non essere determinato da chi costruisce l’algoritmo più sofisticato, ma da chi implementa la tecnologia degli studi clinici sull’intelligenza artificiale laddove migliora in modo dimostrabile i risultati dei pazienti, su larga scala, sotto controllo normativo e all’interno di sistemi sanitari reali.
E in quella corsa AstraZeneca è attualmente in testa.
(Foto di AstraZeneca)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
