Anthropic, OpenAI e Big Pharma: la corsa all’AI per creare nuovi farmaci

-

L’AI conquista il settore biotech

Negli ultimi mesi il rapporto tra intelligenza artificiale e industria farmaceutica è diventato sempre più stretto. Diverse aziende tecnologiche stanno investendo miliardi nello sviluppo di modelli AI applicati alla scoperta di nuovi farmaci e alla ricerca biologica. Tra queste c’è Anthropic, che secondo quanto riportato da The Information avrebbe investito circa 400 milioni di dollari per acquisire competenze e personale di Coefficient Bio, una giovane startup newyorkese specializzata nell’uso dell’intelligenza artificiale per la biologia.

L’obiettivo dichiarato è rendere il modello Claude uno dei sistemi più avanzati per applicazioni biologiche e mediche. L’azienda starebbe sviluppando piattaforme in grado di supportare la progettazione di farmaci, la gestione dei processi regolatori e l’individuazione di nuove molecole terapeutiche.

Big Pharma punta sull’intelligenza artificiale

Le grandi aziende farmaceutiche non sono rimaste escluse dalla corsa all’AI. Al contrario, stanno diventando tra i principali investitori del settore. La danese Novo Nordisk, nota per i farmaci contro diabete e obesità Ozempic e Wegovy, ha annunciato una collaborazione con OpenAI per integrare l’intelligenza artificiale nei processi di ricerca e sviluppo.

Anche Isomorphic Labs, spin-off di Google DeepMind guidato da Demis Hassabis, sta lavorando a sistemi AI capaci di progettare nuove molecole terapeutiche. L’azienda collabora già con gruppi farmaceutici come Novartis ed Eli Lilly and Company utilizzando tecnologie basate su AlphaFold, il modello sviluppato da DeepMind per prevedere la struttura tridimensionale delle proteine.

Come l’AI sta cambiando la ricerca farmaceutica

Secondo Giuseppe Cirino, professore ordinario all’Università Federico II di Napoli ed ex presidente della Società italiana di farmacologia, l’intelligenza artificiale sta già trasformando diversi passaggi della ricerca scientifica.

Tra le principali applicazioni ci sono:

  • l’analisi di enormi quantità di dati biologici;
  • la selezione di bersagli terapeutici;
  • il design molecolare;
  • l’interpretazione di immagini patologiche;
  • la stratificazione dei pazienti nei trial clinici.

L’AI permette inoltre di ridurre drasticamente i tempi necessari per individuare molecole promettenti: alcuni processi che richiedevano circa cinque anni potrebbero essere completati in meno di diciotto mesi.

I limiti dell’intelligenza artificiale

Nonostante i progressi, gli esperti invitano alla cautela. L’efficacia dei sistemi AI dipende ancora fortemente dalla qualità dei dati utilizzati. Cirino sottolinea infatti che il principio “garbage in, garbage out” resta valido: dati incompleti o poco affidabili generano risultati poco accurati.

Ad oggi, inoltre, nessun farmaco sviluppato completamente tramite AI è stato ancora approvato per uso commerciale. Alcune molecole progettate con il supporto dell’intelligenza artificiale hanno superato le prime fasi di sperimentazione clinica, come il rentosertib per la fibrosi polmonare idiopatica, ma serviranno ulteriori verifiche per dimostrarne l’efficacia reale.

Secondo gli esperti, il vero ostacolo resta la sperimentazione clinica umana, che richiede tempi lunghi, controlli rigorosi e protocolli complessi.

Le sfide normative in Europa

Anche le autorità regolatorie stanno cercando di adattarsi alla diffusione dell’AI nel settore sanitario. Nel 2025 l’European Medicines Agency e la Food and Drug Administration hanno pubblicato linee guida per regolamentare l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nello sviluppo dei medicinali.

Parallelamente, l’Europa punta sul progetto European Health Data Space, che mira a creare sistemi sanitari più interoperabili e capaci di condividere dati clinici in modo sicuro ed efficiente. Secondo molti ricercatori, senza dati standardizzati e accessibili l’AI rischia di restare uno strumento promettente ma limitato.

Il valore insostituibile dell’intuito umano

Nonostante l’automazione crescente, la ricerca scientifica continua a dipendere dall’intuizione dei ricercatori. Cirino ricorda il caso del Viagra, inizialmente studiato come farmaco cardiovascolare e successivamente trasformato in trattamento per la disfunzione erettile grazie all’osservazione di effetti inattesi nei pazienti.

Secondo il professore, un sistema AI tende a ottimizzare obiettivi già definiti e potrebbe ignorare anomalie o risultati fuori dagli schemi, mentre proprio da queste deviazioni spesso nascono le scoperte più innovative. L’intelligenza artificiale può quindi accelerare il metodo scientifico, ma non sostituire completamente la capacità umana di interpretare l’imprevisto.

Caterina Chiarelli Avatar

Caterina Chiarelli

Content Editor Bachelor’s Degree, Master’s Degree,Postgraduate Master

Caterina Chiarelli, professionista della comunicazione e dell'editoria con una formazione accademica che include una Laurea Magistrale in Comunicazione, Informazione ed Editoria e un Master in digitalizzazione, AI e big data. Il suo percorso coniuga rigore metodologico e creatività, maturati attraverso esperienze in ambito editoriale, giornalistico e digitale. Ha collaborato con realtà editoriali e di comunicazione occupandosi di redazione, pianificazione editoriale, social media management e ufficio stampa, lavorando su contenuti sia web sia cartacei. Negli ultimi anni ha approfondito il rapporto tra comunicazione e innovazione tecnologica, sviluppando un approccio orientato all'utilizzo consapevole dell'intelligenza artificiale e degli strumenti digitali a supporto della qualità dei contenuti. Si distingue per una curiosità profonda verso le persone, le idee e i linguaggi attraverso cui la realtà prende forma, con la convinzione che il dialogo, quando è guidato da ascolto, spirito critico ed empatia, sia capace di generare valore e connessione reale.

Areas of Expertise: editoria e comunicazione digitale, scrittura e revisione editoriale, giornalismo economico-finanziario, progettazione editoriale, pianificazione e coordinamento dei contenuti, social media e marketing digitale, intelligenza artificiale applicata alla comunicazione, strategie digitali, analisi dei contenuti e storytelling, comunicazione istituzionale e ufficio stampa
LinkedIn Instagram
Fact Checked & Editorial Guidelines

Our Fact Checking Process

We prioritize accuracy and integrity in our content. Here's how we maintain high standards:

  1. Expert Review: All articles are reviewed by subject matter experts.
  2. Source Validation: Information is backed by credible, up-to-date sources.
  3. Transparency: We clearly cite references and disclose potential conflicts.
Reviewed by: Subject Matter Experts

Our Review Board

Our content is carefully reviewed by experienced professionals to ensure accuracy and relevance.

  • Qualified Experts: Each article is assessed by specialists with field-specific knowledge.
  • Up-to-date Insights: We incorporate the latest research, trends, and standards.
  • Commitment to Quality: Reviewers ensure clarity, correctness, and completeness.

Look for the expert-reviewed label to read content you can trust.