Morgan Stanley Research: l’intelligenza artificiale potrebbe portare a 50 nuove terapie aggiuntive nell’arco di 10 anni per potenziali 50 miliardi di dollari
L’intelligenza artificiale sta facendo molti progressi in ambito farmaceutico aiutando a ridurre i tempi e i costi della ricerca per lo sviluppo dei farmaci.
I risultati potrebbero essere trasformativi non solo per i medici e i pazienti affetti da malattie difficili da trattare, ma anche per il settore biotech. Morgan Stanley Research, società americana impegnata nel campo della ricerca sugli investimenti, ritiene infatti che un modesto miglioramento dei tassi di successo nello sviluppo di farmaci nelle fasi iniziali, grazie all’uso dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, potrebbe portare a 50 nuove terapie aggiuntive nell’arco di 10 anni, il che potrebbe tradursi in un’opportunità di oltre 50 miliardi di dollari.
“La diagnostica predittiva, potenziata dai dati, rappresenta una significativa opportunità a breve termine per il settore delle scienze della vita”, afferma Tejas Savant, che si occupa di questi ambiti presso Morgan Stanley Research. “È anche probabile che abbia una certa risonanza presso i payor, dato che queste sperimentazioni possono generare risultati migliori. Inoltre, possono garantire notevoli risparmi sui costi, consentendo di identificare e trattare più precocemente i pazienti a rischio più elevato”.
L’opportunità dell’intelligenza artificiale
I progressi tecnologici degli ultimi anni hanno reso più facile l’acquisizione e l’archiviazione di una grande quantità di dati digitalizzati sui pazienti. Ciò ha dato vita a un ricco patrimonio di dati genomici, cartelle cliniche, immagini mediche e altre informazioni che le piattaforme di IA possono sfruttare per contribuire a sviluppare farmaci più velocemente e con maggiori possibilità di successo nelle prime fasi di sviluppo.
Gli analisti di Morgan Stanley Research, Matthew Harrison e Vikram Purohit, stimano che “una riduzione dal 20% al 40% dei costi per lo sviluppo preclinico potrebbe generare i risparmi necessari per finanziare il successo dello sviluppo di quattro-otto nuove molecole”.
Ciò rappresenterebbe un aumento del 15% delle terapie approvate rispetto al numero totale di approvazioni di nuovi farmaci nel 2021, dimostrando il potenziale per le biotecnologie di generare nuove entrate aiutando un maggior numero di pazienti.
L’abbinamento di IA e big data potrebbe aiutare i pazienti in altri modi. Oltre alla scoperta e allo sviluppo di farmaci, capacità avanzate di analisi dei dati e set di dati più ampi potrebbero aiutare i medici a valutare il rischio dei pazienti e a individuare più precocemente le malattie.
I risparmi generati dall’IA per lo sviluppo di farmaci
L’investimento medio necessario per portare un nuovo farmaco sul mercato è stimato in quasi 1 miliardo di dollari, mentre il costo reale della ricerca e dello sviluppo può raggiungere i 2,5 miliardi per ogni terapia commercializzata, se si tiene conto degli studi abbandonati e dei fallimenti clinici.
Ciò significa che i risparmi derivanti dall’IA potrebbero offrire un valore significativo. Tuttavia, visti gli elevati rischi legati allo sviluppo di trattamenti biologicamente fattibili e la storia limitata delle piattaforme tecnologiche coinvolte, gli investitori dovranno avere a disposizione prove solide d’uso reale per la scoperta di farmaci abilitati dall’IA.
Gli analisti di Morgan Stanley Research prevedono un punto di inflessione per il settore, guidato dai dati sulle sperimentazioni farmacologiche nei prossimi due anni. L’aumento della collaborazione tra gli sviluppatori di farmaci basati sull’IA e le grandi aziende biofarmaceutiche potrebbe fare la differenza.
“Se i dati iniziali saranno consecutivamente forti, riteniamo che i titoli del settore potrebbero salire, in quanto gli investitori si fidano di un mercato totale indirizzabile ben definito per lo sviluppo di farmaci basati sull’IA”, afferma Purohit. “Oltre a dati solidi, ci aspettiamo che il mercato cerchi passi avanti concreti con partnership di aziende biotech come prova di validazione”.
Una piattaforma di sviluppo di farmaci basata sull’IA potrebbe generare una crescita significativa dei ricavi attraverso le partnership, ipotizzando un modesto aumento annuale degli investimenti in questo ambito all’interno dei budget di ricerca e sviluppo delle società biofarmaceutiche.
Oltre ai nuovi dati e ai progressi nelle partnership, gli investitori dovranno valutare come le singole aziende utilizzano l’IA e l’apprendimento automatico per sviluppare farmaci. Dovranno inoltre considerare i modelli di business dell’industria biotecnologica, i cui ricavi provengono da un mix di sviluppo di pipeline proprietarie e da una combinazione di pagamenti di milestone e royalties da programmi sviluppati con partner biotecnologici.