Il MIT Jameel Clinic ha annunciato oggi il lancio di Boltz-1, un modello open-source progettato per modellare accuratamente le interazioni biomolecolari complesse. Si tratta del primo modello completamente disponibile commercialmente e open-source in grado di raggiungere la precisione di AlphaFold3 nella previsione delle strutture tridimensionali di complessi biomolecolari. Questo rappresenta un passo significativo nella democratizzazione dell’accesso agli strumenti avanzati di modellazione biomolecolare, stabilendo un nuovo standard nella biologia strutturale open-source.
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La scoperta di nuovi farmaci è uno degli ambiti più complessi e costosi della ricerca biomedica. Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (IA) ha iniziato a giocare un ruolo cruciale in questo campo, aprendo nuove possibilità per la progettazione di molecole con proprietà farmacologiche mirate. In uno studio recente, i ricercatori dell’Università di Bonn hanno sviluppato un nuovo modello di IA ispirato al famoso ChatGPT, ma progettato specificamente per il riconoscimento di strutture chimiche e la previsione di potenziali composti attivi con proprietà terapeutiche. Questo modello, soprannominato “ChatGPT chimico”, è stato in grado di riprodurre esattamente le strutture chimiche di composti con attività multi-target, che potrebbero rivelarsi particolarmente efficaci come farmaci.
DeepMind ha registrato un aumento significativo del suo utile operativo, che è cresciuto del 91% nel 2023, raggiungendo i 175 milioni di dollari. Questo incremento è attribuibile a una gestione efficace e a un aumento della domanda per le sue tecnologie avanzate, in particolare nel campo dell’intelligenza artificiale e della ricerca.
D’altra parte, Isomorphic Labs, una startup di Alphabet specializzata nella scoperta di farmaci e spin-off di DeepMind, ha visto le sue perdite aumentare a oltre 75 milioni di dollari.
Nel 2023, la startup ha riportato perdite dopo le tasse pari a 60 milioni di sterline (circa 78 milioni di dollari), un notevole incremento rispetto ai 17 milioni di sterline (22 milioni di dollari) dell’anno precedente. Questo aumento delle perdite è stato accompagnato da un quadruplicamento delle spese per ricerca e sviluppo, che hanno raggiunto i 49 milioni di sterline (64 milioni di dollari) nel 2023[.
Isomorphic Labs non ha riportato ricavi significativi nel 2022 o nel 2023, ma ha ottenuto un reddito operativo di circa 583.000 dollari grazie a due partnership strategiche con giganti farmaceutici come Eli Lilly e Novartis[1][2]. Queste collaborazioni potrebbero portare a guadagni futuri significativi, ma attualmente la startup sta affrontando sfide finanziarie mentre cerca di sviluppare tecnologie innovative per accelerare la scoperta di nuovi farmaci.
Impatto di Tx-LLM sulle Aziende Farmaceutiche: Un Modello Rivoluzionario per lo Sviluppo Terapeutico
Il modello di intelligenza artificiale di Google Research, Tx-LLM annunciato il 9 Ottobre, sta rivoluzionando lo sviluppo dei farmaci.
Il processo di sviluppo di nuovi farmaci terapeutici è notoriamente lungo e costoso: richiede in media 10-15 anni e un investimento di 1-2 miliardi di dollari per ogni candidato, con un tasso di fallimento clinico molto elevato. Ciò è dovuto alla complessità della pipeline, che comporta numerosi passaggi e criteri indipendenti che i farmaci devono soddisfare.
Ad esempio, un farmaco deve interagire specificamente con il target designato senza provocare tossicità, deve raggiungere la sua destinazione all’interno del corpo e deve essere facilmente prodotto su larga scala.
Il processo sperimentale per validare queste proprietà è estremamente dispendioso in termini di tempo e costi. In questo contesto, Tx-LLM, un modello linguistico di grandi dimensioni ottimizzato per prevedere le proprietà delle entità biologiche, emerge come una soluzione innovativa e vantaggiosa per l’industria farmaceutica.
Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (AI) ha iniziato a trasformare settori tradizionalmente dominati da approcci scientifici e tecnologie consolidate. Il settore biofarmaceutico, una volta considerato troppo complesso per l’AI, sta sperimentando una rivoluzione alimentata dall’aumento delle capacità computazionali e dai progressi nei metodi di apprendimento automatico (ML). Questo report esplora i principali ambiti in cui l’AI sta avendo un impatto significativo, fornendo un quadro completo delle opportunità e delle sfide che il settore farmaceutico sta affrontando nell’era digitale.