Uno degli ostacoli principali nella sperimentazione clinica di nuovi farmaci è il reclutamento dei pazienti. Per alcune patologie rare o forme specifiche di tumore, trovare un numero adeguato di volontari può richiedere anni, rallentando l’intero percorso di ricerca.
L’IA aiuta nella ricerca e produzione di farmaci
Una possibile risposta arriva dall’uso dell’intelligenza artificiale generativa, che permette di creare gemelli digitali dei pazienti reali: simulazioni che riproducono fedelmente le caratteristiche cliniche dei volontari. In questo modo è possibile ridurre fino al 50% il numero di pazienti necessari, mantenendo però la stessa affidabilità e sicurezza dei metodi tradizionali. L’obiettivo è accorciare i tempi di sperimentazione e portare prima le cure innovative ai malati.
Gli autori della ricerca
La proposta è descritta in un editoriale appena pubblicato sulla rivista New England Journal of Medicine AI. Tra gli autori c’è Piersilvio De Bartolomeis, 26 anni, originario di Battipaglia (Salerno), laureato in Ingegneria Informatica al Politecnico di Milano e oggi dottorando in Machine Learning al Politecnico di Zurigo, dopo un periodo di ricerca alla Harvard University grazie a una borsa della Fondazione Ermenegildo Zegna.
Insieme ai professori Issa Dahabreh (Harvard School of Public Health) e Robert Yeh (Harvard Medical School), De Bartolomeis ha messo a punto un approccio che integra pazienti reali e gemelli digitali. “Il punto critico dei trial clinici – spiega – è proprio la difficoltà di arruolare i pazienti, soprattutto in caso di malattie rare. Con l’AI è possibile simulare parte del campione, affiancando i dati digitali a quelli reali. Così, se prima servivano 100 pazienti, ora ne possono bastare 70, con una riduzione significativa dei tempi”.
I modelli, sottolinea, sono sviluppati seguendo le linee guida di FDA ed EMA, così da garantire la massima sicurezza. Rispetto a studi precedenti che puntavano solo sui gemelli digitali, la novità di questo metodo sta nel bilanciamento: un “mix” di dati reali e simulati che conserva la stessa affidabilità dei trial tradizionali, ma con un numero inferiore di pazienti reclutati.
L’attuazione della proposta tramite una collaborazione farmaceutica
Attualmente il gruppo ha avviato una collaborazione con un’azienda farmaceutica per applicare la metodologia in un contesto clinico. “Il nostro obiettivo – racconta De Bartolomeis – è dar vita a una start-up che possa accelerare lo sviluppo di nuovi farmaci. Naturalmente, l’intelligenza artificiale non potrà mai sostituire del tutto i trial clinici, che richiederanno sempre pazienti reali e la supervisione dei medici”.
Il ricercatore definisce il suo percorso “appassionante”, pur ammettendo di sentirsi un po’ un “cervello in fuga”. “In Italia – osserva – è complicato fare ricerca innovativa, soprattutto nel campo dell’AI. Negli Stati Uniti e in Svizzera il sistema è più meritocratico, meglio organizzato e sostenuto da maggiori finanziamenti. Inoltre, lì si punta molto di più ad attrarre i giovani talenti: un aspetto su cui il nostro Paese dovrebbe investire se vuole restare competitivo”.