Il nuovo centro di Boston usa l’IA, ma non prova che i laboratori siano autonomi

Il nuovo centro di ricerca di Roche e Genentech a Boston riunisce competenze di ricerca sui farmaci, sviluppo clinico, scienza dei dati e intelligenza artificiale. Ma un hub che integra l’IA non è, da solo, la prova che esistano laboratori capaci di scoprire farmaci in autonomia. Le fonti disponibili non confermano neppure diversi obiettivi e dati attribuiti alla strategia di IA dell’azienda.24

Cosa mostra il centro di Boston

Roche e Genentech hanno annunciato l’apertura del Roche Genentech Innovation Center Boston, pensato come polo di ricerca su malattie cardiovascolari, renali e metaboliche. Il progetto riunisce specialisti di queste aree con gruppi di scienza dei dati e IA.2

Roche descrive la struttura come un hub di circa 8.825 metri quadrati e 500 persone, dove lavorano insieme team di biologia della scoperta e traslazionale, sviluppo clinico e scienza dei dati, compresa l’intelligenza artificiale.4 L’azienda afferma inoltre che i suoi ricercatori combinano dati e IA in attività che spaziano, tra gli altri ambiti, da oftalmologia, neuroscienze e immunologia fino all’oncologia.13

Nel complesso, queste informazioni descrivono l’IA come parte di un’attività di ricerca più ampia. Non dimostrano che sia l’IA a dirigere o condurre da sola gli esperimenti di laboratorio.

Un centro che usa l’IA non è necessariamente un laboratorio autonomo

Un centro di ricerca può adottare strumenti di IA e affiancare scienziati computazionali ai gruppi di laboratorio e clinici senza per questo eseguire esperimenti in modo autonomo. Per stabilire quanto un laboratorio sia davvero autonomo servirebbero dettagli su quali decisioni e fasi dell’esperimento siano controllate dall’IA, quali richiedano ancora una revisione umana e come vengano verificati i risultati. Le descrizioni citate del centro di Boston non forniscono queste informazioni.24

La distinzione è importante anche quando si parla dell’ambizione di Roche di raggiungere una maggiore «indipendenza dall’IA». Le fonti confermano che l’intelligenza artificiale è parte della ricerca dell’azienda, ma non dimostrano che gli esperimenti avvengano senza supervisione diretta né chiariscono a che punto sia arrivata questa capacità.

Obiettivi e cifre che queste fonti non verificano

Il materiale disponibile per questo articolo non documenta obiettivi specifici legati a Target Nexus, la quota di decisioni sulla pipeline con un contributo dell’IA registrato, i tassi di successo degli studi di Fase III, risparmi di 2 miliardi di franchi svizzeri in ricerca e sviluppo o l’obiettivo di lanciare fino a 20 nuovi farmaci entro il 2030. Queste cifre non possono quindi essere considerate verificate dagli annunci sul centro di Boston o dalla descrizione generale dell’uso dell’IA citati qui.

In particolare, per interpretare un tasso di successo degli studi clinici servirebbero una definizione precisa, un periodo di riferimento e i dati degli studi sottostanti. Un obiettivo di lancio, inoltre, esprime un’ambizione: non garantisce che i prodotti ottengano le autorizzazioni necessarie o arrivino effettivamente sul mercato.

Che cosa potrebbe cambiare per la ricerca farmaceutica

Se in futuro i sistemi di IA riuscissero a proporre esperimenti, coordinarne l’esecuzione e interpretarne i risultati in un ciclo continuo, potrebbero modificare il modo in cui i gruppi di ricerca organizzano le prime fasi della scoperta di un farmaco. È una prospettiva possibile, ma diversa dalla prova che questo approccio abbia già aumentato la produttività o migliorato gli esiti per i pazienti.

Con una maggiore automazione diventerebbero ancora più importanti la validazione dei risultati, le procedure di sicurezza in laboratorio e la responsabilità umana. Le fonti citate descrivono un ambiente di ricerca che integra l’IA; non dimostrano che Roche abbia eliminato la supervisione umana dagli esperimenti di scoperta dei farmaci.