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Il processo di reclutamento dei pazienti rappresenta spesso una delle sfide più ardue per avviare una sperimentazione clinica per farmaci innovativi. Questo è particolarmente vero nel caso di malattie rare o forme tumorali poco comuni, dove la ricerca di un numero sufficiente di soggetti può rivelarsi complessa e dispendiosa in termini di tempo. Fortunatamente, l’emergere di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale offre una nuova speranza per affrontare questo problema.
Il potere dell’intelligenza artificiale generativa
Recentemente, un giovane ricercatore italiano, Piersilvio De Bartolomeis, ha sviluppato un metodo innovativo che sfrutta l’AI generativa per creare gemelli digitali dei pazienti reali. Questa tecnica potrebbe ridurre fino al 50% il numero di soggetti reali necessari per i trial clinici, senza compromettere la sicurezza e l’affidabilità dei risultati. L’obiettivo è chiaro: accelerare il processo di sviluppo dei farmaci e portare le nuove terapie ai pazienti in modo più rapido ed efficiente.
Un team internazionale di esperti
Il lavoro di De Bartolomeis è stato realizzato in collaborazione con due illustri docenti della Harvard University, Issa Dahabreh e Robert Yeh, che hanno contribuito con la loro esperienza in epidemiologia e medicina. Questo gruppo ha pubblicato un editoriale nel New England Journal of Medicine, dove vengono esplorati i metodi innovativi di AI generativa per simulare e velocizzare le sperimentazioni cliniche.
Un approccio che combina il reale e il digitale
La metodologia proposta prevede un’approfondita integrazione di dati provenienti da pazienti reali e simulati, creando un mix che consente di mantenere gli stessi standard di sicurezza e affidabilità delle sperimentazioni tradizionali. Questo approccio è particolarmente utile per malattie rare, dove il reclutamento di pazienti può richiedere anni. Con l’ausilio dell’AI, il numero di partecipanti necessari per un trial potrebbe scendere da 100 a 70, accelerando così il processo di ricerca.
Rispettando le normative di sicurezza
È fondamentale sottolineare che l’applicazione di questi modelli di AI avviene nel rispetto di rigorose linee guida stabilite da enti come la FDA e l’EMA. Questo assicura che, nonostante l’uso di tecnologie avanzate, la sicurezza dei pazienti rimanga una priorità assoluta. Grazie a questa nuova metodologia, i farmaci potrebbero arrivare sul mercato molto prima, migliorando l’accesso alle terapie per i pazienti che ne hanno bisogno.
Le sfide del settore della ricerca
Nonostante le promettenti prospettive offerte dall’intelligenza artificiale, De Bartolomeis avverte che la sua applicazione nel settore medico richiede cautela. È importante ricordare che, sebbene l’AI possa simularne molte fasi, le sperimentazioni cliniche richiederanno sempre il coinvolgimento diretto di pazienti umani e la supervisione di esperti medici.
Un sistema di ricerca da migliorare
De Bartolomeis, che attualmente sta completando un dottorato in machine learning al Politecnico di Zurigo, ha osservato che in Italia vi sono notevoli difficoltà nell’ambito della ricerca innovativa, specialmente in campi come l’AI. Al contrario, negli Stati Uniti, la ricerca è meglio organizzata, con una maggiore disponibilità di fondi e un sistema di reclutamento basato sulla meritocrazia, che incoraggia i talenti a restare e prosperare.
Il giovane ricercatore ha espresso il desiderio di avviare una start-up per applicare e sviluppare ulteriormente questi metodi, contribuendo a un’accelerazione nel campo della ricerca farmaceutica. Solo il tempo dirà se questa innovazione segnerà un cambiamento significativo nel modo in cui vengono condotte le sperimentazioni cliniche, ma le basi sono state gettate per un futuro promettente.
