La rivoluzione dell’IA: come i laboratori in Svizzera stanno riscrivendo la scoperta dei farmaci

Per mezzo secolo, i chimici si sono confrontati con un enigma biologico che frenava i progressi della medicina: la struttura tridimensionale delle proteine. Individuare una singola forma era un’odissea estenuante e costosa, che poteva divorare cinque anni di ricerca. Oggi, in una straordinaria dimostrazione di supremazia tecnologica, l’intelligenza artificiale ha ridotto questi tempi a pochi minuti. Non è fantascienza: è la nuova realtà che prende forma in Svizzera.

Al centro di questo terremoto c’è AlphaFold, il modello di IA sviluppato da Google DeepMind. I suoi creatori, Demis Hassabis e John Jumper, hanno ricevuto il Nobel per la chimica nel 2024 per questa impresa, ma le applicazioni concrete si stanno sviluppando a Losanna. Isomorphic Labs, società nata come spin-off di DeepMind, sta utilizzando questa tecnologia per riscrivere le regole della biologia. Prevedendo le strutture delle proteine con una precisione quasi perfetta, ha di fatto consegnato ai ricercatori le chiavi della scoperta di nuovi farmaci. Ciò che un tempo richiedeva un intero dottorato è ora accessibile con pochi tasti, segnando un’accelerazione senza precedenti nella nostra capacità di comprendere le malattie e, infine, curarle.

Dietro la fredda efficienza degli algoritmi si cela una motivazione profondamente umana. Sergei Yakneen, direttore tecnologico di Isomorphic Labs a Losanna, non punta soltanto ai risultati: vuole trovare una cura. Nel 2013 Yakneen era una stella nascente di Amazon e dirigeva un gruppo di ingegneri informatici a Toronto. Ma la morte della madre, stroncata da un tumore al pancreas a soli 54 anni, ha sconvolto il suo percorso. Di fronte all’impotenza dei medici, Yakneen si è reso conto che la sua carriera nel settore tecnologico gli sembrava priva di senso.

«Non potevo restare nel mondo della tecnologia con la coscienza tranquilla», ammette Yakneen. «Continuavo a chiedermi: in futuro, se uno dei miei figli si trovasse ad affrontare la stessa malattia, quale sarebbe stato il mio contributo alla soluzione?» Questa domanda lo ha portato dall’e-commerce all’Ontario Institute for Cancer Research e, infine, in Svizzera. Oggi guida il lavoro di Isomorphic Labs con una missione che rasenta l’audacia: «risolvere tutte le malattie con l’IA». È una svolta coraggiosa per un uomo che un tempo assemblava computer in Siberia e dimostra che spesso le innovazioni più potenti nascono da una perdita personale.

Mentre le start-up rivoluzionano il settore, i giganti si adattano. I pesi massimi dell’industria farmaceutica svizzera, Roche e Novartis, non restano più a guardare. Dopo anni di cautela, queste aziende stanno puntando con decisione sull’intelligenza artificiale, integrando l’apprendimento automatico nel cuore dei propri dipartimenti di ricerca e sviluppo. L’obiettivo non è più soltanto accelerare il processo, ma ampliare i confini di ciò che è chimicamente possibile.

I modelli di IA di ultima generazione non si limitano a elaborare dati: immaginano nuove possibilità. Questi sistemi possono analizzare enormi insiemi di dati eterogenei per individuare schemi invisibili all’occhio umano e generare strutture molecolari che i chimici farmaceutici non avevano mai concepito. Si tratta di un’evoluzione fondamentale per l’economia svizzera, nota a livello mondiale come «Health Valley». Sfruttando questi strumenti, le aziende svizzere sono impegnate in una corsa per mantenere la propria posizione di forza in un mondo in cui i dati stanno diventando preziosi quanto i composti biologici stessi. L’era dei tentativi ed errori sta finendo: è iniziata quella della progettazione generativa.

La rivoluzione sta già producendo risultati concreti, ben oltre la teoria. Al Politecnico federale di Zurigo (ETH), l’incontro tra eccellenza accademica e intelligenza artificiale ha permesso di individuare un promettente candidato farmaco contro una rara malattia degenerativa degli occhi. Il chimico farmaceutico Matthias Steger e il professore Gisbert Schneider hanno utilizzato la progettazione di farmaci assistita dal computer per individuare una molecola in grado di arrestare la cecità, un risultato che i metodi tradizionali avrebbero potuto non raggiungere.

L’impatto si estende anche alla diagnostica, dove l’IA si sta rivelando una preziosa alleata dei medici. Non si tratta di sostituirli, ma di dotarli di capacità di analisi superiori a quelle umane. Dall’analisi di dati genetici complessi all’interpretazione degli esami per il cancro intestinale, l’IA individua anomalie prima e con maggiore precisione. Questa tecnologia comporta però un rischio: quello di diagnosticare eccessivamente. Mentre la Svizzera si confronta con i protocolli di screening, l’integrazione dell’IA deve essere ponderata, affinché sia al servizio dei pazienti e non soltanto dei dati. La tecnologia è pronta, ma la comunità medica deve gestirne con attenzione l’attuazione sul piano etico.

Nonostante le potenzialità straordinarie, dobbiamo fare i conti con una realtà meno entusiasmante: un farmaco scoperto dall’IA non è ancora una cura pronta all’uso. Il percorso da una previsione digitale al letto del paziente resta irto di ostacoli normativi, test di sicurezza e della complessità irriducibile della biologia umana. Isomorphic Labs ritiene che il proprio «motore di progettazione dei farmaci» permetterà alla fine di aumentare i tassi di successo e ridurre i costi, ma l’industria farmaceutica è notoriamente lenta a cambiare rotta.

Per la Svizzera la posta in gioco non potrebbe essere più alta. In quanto polo mondiale dell’innovazione e dell’industria farmaceutica, il Paese è in una posizione unica per guidare questa transizione. Il successo, tuttavia, richiederà più che semplici algoritmi: servirà una sinergia tra l’audacia di innovatori tecnologici come Yakneen e i rigorosi standard di sicurezza della medicina affermata. Siamo sulla soglia di una nuova età dell’oro della medicina, in cui «risolvere tutte le malattie» è un obiettivo concreto e non più una fantasia. Il codice è stato scritto. Ora dobbiamo dimostrare che funziona nel mondo reale.