• datialdente
  • Posts
  • Dal dataset alla pillola non basta un modello

Dal dataset alla pillola non basta un modello

Isomorphic Labs è uno spin-off di DeepMind, la divisione di intelligenza artificiale di Alphabet (Google) che negli ultimi anni ha firmato alcune delle svolte più concrete nel campo della ricerca computazionale. Tra queste c’è AlphaFold, un sistema capace di prevedere come si piegano le proteine, uno dei nodi storici per chi sviluppa nuovi farmaci. Sapere in anticipo come una proteina si comporta significa accorciare tempi, costi e tentativi in laboratorio. Prevedere una struttura proteica è un salto enorme, ma tra una simulazione ben fatta e una cura vera e propria resta in mezzo una serie di passaggi fondamentali che nessun algoritmo oggi riesce a sostituire del tutto.

Dal modello al paziente

Ora Isomorphic si prepara ai suoi primi test clinici su esseri umani. È il primo vero salto dal dataset alla sperimentazione sul campo. Ma i numeri mettono subito le ambizioni in scala, dato che meno di un farmaco su dieci tra quelli candidati sopravvive all’ultima fase clinica. In media, portare un farmaco da laboratorio a scaffale costa oltre 2 miliardi di dollari e anni di test, dati, regolamenti. Ed è qui che la narrativa sull’AI magica di colpo rallenta e scopriamo che un algoritmo non scioglie la burocrazia, non sostituisce i comitati etici, non cementa la fiducia della comunità scientifica. La parte “AI” resta uno strumento, non un fast track automatico.

Il processo dietro le quinte che non si vede ma pesa su tutto

La parte davvero concreta della promessa di Isomorphic è trasformare un output di calcolo in una sequenza di fasi gestibili. Non basta predire una proteina se mancano controlli sui dati di laboratorio, standard clinici, procedure di revisione.
Ogni errore in questa sequenza di azioni può rallentare, bloccare o far fallire un trial. E ogni Paese impone regole diverse, sistemi di tracciamento diversi, responsabilità precise. La vera sfida non è solo fare una simulazione corretta. È farla reggere quando diventa sostanza, documenti, soprattutto test su pazienti veri.

AlphaFold accelera, ma non sostituisce

AlphaFold ha già permesso di risparmiare anni di simulazioni. Ha generato nuove ipotesi di molecole e combinazioni chimiche più mirate. Ma ogni combinazione va testata, ripetuta, misurata su esseri umani reali. Non basta un calcolo esatto per passare la fase clinica se mancano le prove di sicurezza, i dati di tracciabilità e un sistema che tenga insieme laboratorio, compliance e iter regolatori.

Un’AI non risolve tutto

Se Isomorphic porterà un farmaco sul mercato, non sarà perché ha un modello più performante, ma perché avrà costruito una sequenza di fasi solide intorno al modello stesso. AlphaFold ha dato la spinta, ma fuori dai server resta la parte che nessun algoritmo automatizza del tutto ovvero tutti gli step del processo fatti di persone, regole, dati, errori da gestire. L’intelligenza artificiale accelera, ma senza processi robusti e competenze reali non va lontano. Alla fine, per fortuna, c’è sempre una firma umana che decide se una cura arriva sul mercato .