È almeno dal 2017 che Salsberg parla pubblicamente di come i sistemi di IA stiano trasformando l’innovazione. In questo contesto affronta anche il tema della necessità di adeguare o meno la legislazione in materia di PI. Non da ultimo grazie a ChatGPT, l’argomento è ormai sulla bocca di tutti. Salsberg è abituato a fornire informazioni sull’argomento. Durante la nostra conversazione, un messaggio è emerso più volte: l’IA, così come viene utilizzata da Novartis nel suo processo di innovazione, costituisce la base per strumenti completamente nuovi a disposizione dei ricercatori. Né più né meno. Per il loro lavoro di ricerca i ricercatori hanno a disposizione strumenti di IA allo stesso modo di quelli più consolidati. Tali strumenti richiedono un intervento umano e, soprattutto, i risultati devono essere verificati con attenzione. Per Salsberg è chiaro che le idee continuano a essere generate dalle persone: gli inventori. Per Novartis, quindi, l’IA è un complemento nel processo di innovazione e non sostituisce i ricercatori umani.
L’IA generativa è di supporto anche nella ricerca
La seconda grande categoria di strumenti di IA è costituita dall’IA generativa, utilizzata, ad esempio, per aiutare i ricercatori a progettare nuove molecole in silica. Il concetto di base è simile al modo in cui oggi utilizziamo i comuni strumenti di IA per generare nuovi testi o immagini, ma con un grado notevolmente maggiore di direzione e controllo da parte dell’essere umano. Ad esempio, spiega Salsberg, dopo che uno strumento basato sull’IA è stato sviluppato, addestrato e alimentato con set di dati rilevanti per un particolare compito di ricerca, uno scienziato potrebbe chiedergli di prendere gli attributi di una molecola o di una proteina che hanno funzionato in passato e proporre versioni virtuali di nuove molecole che presentino anch’esse tali attributi o effetti. Come nel caso dell’uso dell’IA non generativa, anche in questo caso l’attenzione principale è rivolta al riconoscimento di pattern, però per applicarli a qualcosa di nuovo, anziché identificarli in una banca dati esistente. Il risultato può essere un gran numero di molecole virtuali. I ricercatori devono quindi individuare quali molecole, se ce ne sono, risultano promettenti e possono essere sintetizzate in laboratorio. Naturalmente, a questo punto, i ricercatori devono anche continuare a sviluppare e testare questi candidati, dato che le molecole di base sono solo un punto di partenza nel lungo e complesso processo di sviluppo dei farmaci. Anche in questo caso, l’IA apporta un valore significativo, ma funge principalmente da strumento per potenziare l’ingegno umano e rendere la ricerca più efficiente.
Gli strumenti basati sull’IA impiegati da Novartis possono essere suddivisi in due grandi categorie. In primo luogo, l’IA non generativa, che è principalmente uno strumento analitico. Tra le altre cose, individua pattern ricorrenti in grandi quantità di dati. E, grazie alle sue intense attività di ricerca, l’azienda farmaceutica dispone di un’enorme quantità di dati, ad esempio sotto forma di biblioteche digitali contenenti milioni di potenziali sostanze attive e le relative combinazioni.
«Se sappiamo che un determinato aspetto di una molecola potrebbe essere potenzialmente utile nel trattamento di una malattia, possiamo impiegare l’IA nelle librerie pertinenti per individuare rapidamente altri candidati che presentano la stessa caratteristica», spiega Salsberg. L’IA sta inoltre diventando uno strumento indispensabile nelle sperimentazioni cliniche, che costituiscono una fase obbligatoria del lungo processo necessario per ottenere l’autorizzazione all’immissione in commercio di un medicinale. In questo contesto, l’IA consente di individuare i pazienti idonei in modo molto più efficiente, in particolare quelli affetti da malattie più rare.
Qualità contro efficienza
Stando a Corey Salsberg, gli strumenti di IA sono ormai utilizzati sistematicamente in molti aspetti del processo di innovazione di Novartis. Tuttavia, la gamma di strumenti di IA offerti da terze parti può variare notevolmente in termini di qualità e non tutti sono adatti all’uso nella ricerca e nello sviluppo nel settore biofarmaceutico. La selezione di strumenti adeguati e sicuri può richiedere molto tempo. Devono soddisfare i requisiti pratici, legali ed etici di Novartis e ridurre al minimo le criticità che spesso caratterizzano gli strumenti di IA pronti all’uso comunemente utilizzati oggi.
Escludere la possibilità di allucinazioni
Un effetto collaterale indesiderato dei sistemi di IA generativa è la loro capacità di produrre allucinazioni. Ciò vale anche per il settore farmaceutico. A volte è solo in laboratorio che ci si rende conto che c’è qualcosa che non va nella proteina o nella molecola virtuale generata dall’IA. Inoltre, vi sono questioni come la riservatezza e la protezione dei dati, che Novartis affronta prima di implementare nuovi strumenti di IA. Per tutti questi motivi, attualmente l’obiettivo principale nell’uso dell’IA è quello di aumentare l’efficienza. Mantenere il controllo della situazione, dirigere la ricerca e garantire la qualità continueranno a far parte delle responsabilità dei collaboratori del gruppo ancora per molto tempo. L’esempio di Novartis dimostra che l’uso dell’IA nel settore farmaceutico non differisce da quello in altri settori.
La strategia in materia di PI è cambiata?
Corey Salsberg afferma che l’uso dell’IA, così come descritto, ha avuto finora un impatto minimo sulla strategia di Novartis per quanto riguarda la PI. Questo vale sicuramente per l’obiettivo tradizionale di Novartis, ovvero la ricerca e lo sviluppo di farmaci per i pazienti. «L’uso dell’IA non cambia questa missione, quindi non modifica nemmeno le relative strategie», sottolinea. L’unico cambiamento consiste nell’introduzione di nuovi strumenti, che incidono principalmente sui processi lavorativi. Sebbene i sistemi di IA siano in grado di generare un numero molto maggiore di composti, alla fine ha senso brevettare solo quelli più promettenti.
Il caso particolare delle invenzioni basate su software
La situazione è diversa quando si tratta di strumenti di IA sviluppati internamente. Sebbene Novartis intenda rimanere un’azienda farmaceutica, sviluppa anche innovazioni basate su software laddove ciò risulti necessario e utile. In questo contesto, i brevetti potrebbero svolgere un ruolo importante, così come i segreti commerciali e i diritti d’autore. Novartis decide caso per caso quale strategia adottare in materia di PI, a seconda della natura dell’innovazione e dell’uso previsto. «È improbabile che la nostra missione e le nostre attività di ricerca principali subiscano grandi cambiamenti nei prossimi cinque anni», sottolinea Salsberg, ribadendo che Novartis si concentra sullo sviluppo e la fornitura di farmaci. «Sebbene gli strumenti di IA ci consentiranno di rendere i nostri processi ancora più efficienti.»
Collaborazione con le autorità di regolamentazione e gli uffici dei brevetti
Salsberg intravede un notevole potenziale di miglioramento dell’efficienza per quanto riguarda le domande ufficiali che gli innovatori devono presentare alle autorità per l’autorizzazione di nuovi farmaci. Sono già disponibili strumenti basati sull’IA che analizzano i dati grezzi provenienti da varie sperimentazioni cliniche nel rispetto delle norme delle autorità competenti. Ma, secondo il dirigente di Novartis, c’è ancora margine di miglioramento.
Nel corso della conversazione, suggerisce inoltre che, almeno per il momento, gli uffici dei brevetti dovrebbero impiegare l’IA soprattutto per migliorare l’efficienza nel quadro dell’esame delle domande di brevetto. «La qualità delle ricerche dovrebbe rimanere la priorità assoluta», afferma. Dovrebbe essere indicato chiaramente dove e in che modo viene utilizzata l’IA nel processo d’esame. Le decisioni dovrebbero essere trasparenti, in modo che i responsabili presso Novartis e altri innovatori possano reagire di conseguenza.
Consigli per chi si avvicina all’IA
L’IA non offre vantaggi solo alle grandi aziende. Anzi, è vero proprio il contrario: sono soprattutto le piccole imprese che dovrebbero trarne vantaggio. «Siate di mentalità aperta, ma prudenti!» consiglia Corey Salsberg e aggiunge che, contrariamente a quanto suggerisce il nome, in realtà l’IA non è intelligente. Almeno per il momento, non assumerà il lavoro creativo né agirà in modo autonomo. «Ma, se utilizzata nel contesto giusto, è uno strumento potente in grado di migliorare il processo di innovazione esistente e renderlo più efficiente», afferma Salsberg.
