Gigantul farmaceutic AstraZeneca a anunțat o investiție majoră în utilizarea inteligenței artificiale pentru a optimiza procesul de descoperire a noilor medicamente. Compania britanică a încheiat un acord strategic cu Insitro, un startup american de biotehnologie, pentru a aborda una dintre cele mai complexe etape ale cercetării farmaceutice: identificarea țintelor biologice potrivite. Parteneriatul vizează dezvoltarea unor tratamente inovatoare pentru afecțiuni critice care afectează sistemul hepatic și cel cardiovascular.
Acordul financiar prevede o plată inițială de 40 de milioane de dolari, însă valoarea totală a tranzacției poate atinge pragul de aproximativ 1,46 miliarde de dolari. Această sumă masivă depinde de atingerea unor obiective specifice de dezvoltare și de succesul comercializării produselor rezultate. În plus, Insitro va beneficia de plăți sub formă de redevențe în cazul în care noile tratamente vor ajunge pe piață și vor genera vânzări viitoare.
Colaborarea se va concentra pe două categorii de boli dificil de gestionat medical: MASH, o formă severă de boală hepatică legată de disfuncția metabolică, și cardiomiopatiile, care afectează direct mușchiul inimii. Provocarea principală în aceste cazuri constă în identificarea mecanismelor biologice care declanșează și mențin boala în organism. Insitro va utiliza platforma sa „Virtual Human”, care integrează modele celulare crescute în laborator cu algoritmi avansați de machine learning pentru a găsi soluții.
Procesul de cercetare va fi împărțit clar între cele două entități implicate în proiect. AstraZeneca va stabili direcțiile de cercetare necesare, în timp ce Insitro va lucra la identificarea legăturilor biologice și selectarea țintelor până la etapa de alegere a candidaților pentru dezvoltare. Ulterior, compania britanică va prelua controlul complet asupra proiectului, asumându-și responsabilitatea pentru finanțarea și gestionarea studiilor clinice necesare pentru aprobarea medicamentelor.
Sharon Barr, vicepreședinte executiv pentru cercetare și dezvoltare biofarmaceutică, subliniază că alegerea noilor ținte biologice reprezintă una dintre cele mai grele decizii din procesul de dezvoltare. Utilizarea inteligenței artificiale permite reducerea numărului de piste care trebuie testate manual în laborator. De asemenea, tehnologia ajută la identificarea timpurie a unor conexiuni biologice care nu sunt încă descrise în literatura științifică, oferind un avantaj competitiv esențial.
Industria farmaceutică globală traversează o perioadă de transformare digitală intensă, în care integrarea algoritmilor de machine learning devine standard în procesele de cercetare. Această evoluție vizează nu doar viteza de descoperire, ci și eficiența costurilor în dezvoltarea de noi terapii. Utilizarea modelelor computaționale de tip „Virtual Human” reprezintă o tentativă de a diminua riscurile eșecului în fazele clinice, prin simularea comportamentului biologic înainte de testarea pe oameni.