Attraverso l’uso dell’Intelligenza Artificiale (AI) e di altre tecnologie analitiche avanzate le aziende che operano nel settore delle scienze della vita possono contribuire ad accelerare considerevolmente il percorso verso lo sviluppo e la diffusione di vaccini per rispondere a nuove emergenze sanitarie.
Nel momento in cui viene identificato un nuovo ceppo di malattia, infatti, la sua natura virale, associata alla condizione di interconnessione tipica delle società moderne, può portare in pochissimo tempo ad un aumento esponenziale dei casi che richiedono un trattamento.
Questo sottopone a forte pressione i governi e le infrastrutture sanitarie che si trovano a dover prendere decisioni immediate per limitare la diffusione e applicare le terapie, al fine di poter ritornare alle normali condizioni di vita sociale ed economica.
Sviluppare un vaccino: dirlo non è come farlo
Ma anche se il senso di urgenza connaturato alle malattie infettive può, di per sé, accelerare i progressi per l’ottenimento di un vaccino, anche in presenza di un’instancabile attività e forte determinatezza da parte dei ricercatori, il processo end-to-end può richiedere anni.
Sono infatti previste una serie di fasi che precedono l’immissione sul mercato di un trattamento volte ad accertare che il vaccino prodotto sia efficace e sicuro, che gli eventuali effetti collaterali vengano correttamente individuati e per garantirne la produzione in scala industriale fino al momento in cui la minaccia di malattia non sia stata sufficientemente ridotta.
In generale, la complessità, la regolamentazione e i costi di ognuna di queste fasi inducono a un rallentamento nel rispondere ai problemi sanitari emergenti. I progressi delle tecnologie legate all’AI, offrono oggi una concreta opportunità per accelerare considerevolmente il processo attraverso il quale vengono implementati i trattamenti sul campo.
Come l’AI può essere d’aiuto in questo processo?
I progressi nell’automazione dell’analisi dei dati e nel miglioramento della visualizzazione di tutto ciò che accade in ogni singolo stadio della fase di scoperta, possono risolvere alcuni vincoli e colli di bottiglia che possono ostacolarne l’avanzamento della ricerca, contribuendo ad accelerare il processo di sviluppo del vaccino e a snellire le operazioni per una produzione su larga scala.
Ad esempio, nelle fasi iniziali della scoperta del farmaco, che spesso prevedono un processo di selezione al fine di restringere i possibili candidati al vaccino sulla base di studi e trattamenti precedenti, i ricercatori possono utilizzare l’AI per processare notevoli raccolte digitali di dati (ad esempio l’analisi delle proprietà di migliaia di composti farmaceutici) con una precisione significativamente maggiore rispetto all’elaborazione manuale, al fine di arrivare a definire potenziali candidati per il trattamento. In queste fasi, l’AI può anche essere utilizzata per il sequenziamento del DNA sulla base di dati umani complessi, offrendo la possibilità ai medici di poter condurre test di corrispondenza genetica e di risposta immunitaria.
Una volta identificati i composti idonei, si passa ai test in vivo. I diversi pazienti, sulla base di fattori come l’età e l’anamnesi precedente, reagiscono in modo differente ai trattamenti. I test devono quindi essere condotti in modo sufficientemente esteso per coprire anche i casi marginali in cui un paziente può mostrare una cattiva reazione al trattamento.
Grazie ad algoritmi di deep learning, i ricercatori possono condurre questi test su una scala numerica inimmaginabile e possono farlo anche prima di testare fisicamente il candidato vaccino sui pazienti. Questi algoritmi possono essere utilizzati per identificare e campionare gli anticorpi per combattere le malattie infettive, il tutto con incredibili miglioramenti in termini di velocità e costi. L’analisi avanzata e la visualizzazione dei dati relativi alla risposta umana ai potenziali vaccini possono anche essere utilizzati per condurre dei test rapidi, consentendo analisi più articolate e tassi di errore più bassi.
Una volta ottenuto il nulla osta regolamentare dei prodotti vaccinali, parte la corsa per sviluppare e distribuire il farmaco a una estesa rete di ospedali e cliniche. Ciò ha significative implicazioni operative per i produttori che devono realizzare i prodotti, poiché richiede un rapido processo decisionale su fattori come la capacità di produzione, la qualità del prodotto e le più ottimali soluzioni di confezionamento.
Grazie alla combinazione di intelligenza artificiale e di tecnologie basate su sensori, i produttori possono sfruttare dati granulari per ottenere una maggiore efficienza della catena di fornitura. Ciò li aiuta a evitare disallineamenti tra domanda e offerta nei processi di produzione e riduce al minimo il rischio che i prodotti vengano danneggiati in fase di distribuzione.
Cure più rapide quando ce n’è bisogno
Un’epidemia virale può comportare sfide impreviste per coloro che sono coinvolti nella gestione della salute pubblica, dai responsabili politici e le autorità sanitarie fino ai medici e ai produttori. Mentre i primi possono intervenire tempestivamente per testare il grado di infezione e mettere in atto misure di contenimento sui cluster identificati, i secondi sono spesso sottoposti a continue pressioni per l’erogazione di cure in tempi brevi. Essere in grado di trovare nuove efficienze nello sviluppo di vaccini può fare una notevole differenza nel trattamento dei casi identificati, alleviando le pressioni sulle infrastrutture sanitarie e contribuendo a migliorare i tassi di recupero.
Le capacità dell’AI permettono a chi è coinvolto nello sviluppo di agire più velocemente sotto pressione. Tecniche come il deep learning e un’avanzata visualizzazione dei dati consentono ai ricercatori di basarsi su ricerche esistenti intraprese per far fronte alle complessità legate alla scoperta di trattamenti adeguati per i nuovi virus. L’utilità dell’AI si estende fino alla produzione e alla distribuzione, dove i produttori giocano un ruolo primario nel rendere questi farmaci disponibili, velocemente e in condizioni di grande incertezza.
