L’AI sta trasformando la ricerca e la cura e l’Agenzia italiana del farmaco (Aifa) è chiamata a fare la sua parte per governare la tecnologia e garantire decisioni rapide, etiche e basate sui dati. Un lavoro analogo a quello che stanno portando avanti l’Ema e la Fda, rispettivamente a livello europeo e negli Stati Uniti.
Se l’Ema ha già avviato il piano quinquennale ‘Data and AI’ per integrare l’algoritmo nei processi regolatori, l’Aifa sta progressivamente adottando strumenti predittivi con il duplice obiettivo di velocizzare la valutazione dei dossier regolatori e supportare l’Health technology assessment, analizzando benefici clinici e impatto economico delle nuove terapie.
“Alle sfide poste dall’intelligenza artificiale è dedicato il dossier Aifa ‘Intelligenza artificiale e salute. Come l’IA sta rivoluzionando la ricerca farmaceutica, la medicina di precisione e il futuro della salute globale’.
Per Robert Nisticò, presidente dell’Aifa, “L’AI non è una moda passeggera ma una leva strategica per l’evoluzione della medicina moderna. I suoi benefici sono già visibili in termini di rapidità, personalizzazione e riduzione dei costi. La sfida è governarla con regole chiare, trasparenza e responsabilità condivisa”.
Serve inoltre un ecosistema in cui “scienza, industria e istituzioni lavorino insieme per garantire equità e sicurezza. L’AI può rendere la medicina più umana, se resta al servizio del paziente”. Gli ambiti di applicazione più promettenti vanno dalle fasi iniziali della ricerca di laboratorio, alla sperimentazione clinica per arrivare alla pratica medica quotidiana.
Accelerare la ricerca
Grazie alle reti neurali profonde, è possibile analizzare milioni di molecole e prevederne virtualmente il fallimento in silico, scartando subito i composti inefficaci o tossici. Il vantaggio è che si riducono drasticamente tempi e costi della ricerca, concentrando le risorse solo sui candidati più promettenti.
L’AI permette anche di individuare nuove indicazioni terapeutiche per farmaci già approvati (drug repurposing). Sono già in fase avanzata di sperimentazione alcuni farmaci progettati con l’intelligenza artificiale.
Trial clinici più efficienti
Ricorrendo a delle piattaforme specifiche, è possibile analizzare milioni di cartelle cliniche in pochi minuti per identificare i pazienti idonei per l’arruolamento in un trial clinico, superando le difficoltà di reclutamento che spesso rallentano la conduzione degli studi.
L’AI consente inoltre di spostare parte della sperimentazione dal mondo reale a quello virtuale (in silico). Si può così prevedere la risposta a un trattamento prima della somministrazione reale del farmaco, riducendo drasticamente la necessità di test su animali e umani nelle fasi preliminari degli studi.
Medicina di precisione
L’integrazione di dati clinici, genetici e ambientali permette infine di personalizzare i trattamenti, riducendo errori e rischi di tossicità. Ma la rivoluzione dell’AI non è esente da rischi. Gli algoritmi devono essere trasparenti e la gestione dei dati clinici richiede infrastrutture sicure e interoperabili.
Servono standard condivisi, un adeguamento delle competenze interne alla Pubblica amministrazione, una formazione trasversale che permetta a medici, ingegneri e manager di dialogare con i data scientist, garantendo che l’innovazione sia sempre governata dall’uomo e orientata al bene comune
Le agenzie regolatorie sono chiamate a svolgere un ruolo di garanzia fondamentale: assicurare che l’accelerazione tecnologica proceda di pari passo con la sicurezza, la trasparenza e l’etica. “La medicina del futuro sarà inevitabilmente più digitale. Bisogna far sì che sia anche più giusta, più accessibile, più umana”, conclude Nisticò.