Il settore farmaceutico è sempre più tecnologico
Il settore farmaceutico allarga il proprio raggio d’azione coinvolgendo le aziende tecnologiche con collaborazioni o acquisizioni. È il caso di Bayer che ha concluso un accordo di collaborazione con Google Cloud per la scoperta precoce di farmaci che prevede l’utilizzo delle Tensor Processing Unit (TPU) di Google, acceleratori sviluppati su misura per l’esecuzione di modelli di apprendimento automatico all’avanguardia e carichi di lavoro ad alta intensità di calcolo, per contribuire ad accelerare e scalare i calcoli di chimica quantistica di Bayer. La teoria della meccanica quantistica applicata alla scoperta di farmaci assistita da computer consente la modellazione in-silicio di sistemi biologici e chimici con un’elevata precisione, e quindi ha il potenziale per aiutare a identificare nuovi candidati farmaci. Gli obiettivi della collaborazione sono accelerare e scalare i calcoli di chimica quantistica utilizzando le TPU di Google Cloud e dimostrare la modellazione completamente quantomeccanica delle interazioni proteina-ligando. I risultati determineranno la fattibilità scientifica ed economica dei calcoli di teoria funzionale della densità su larga scala per applicazioni pratiche.
Lo shopping di BioNTech
Altra operazione è quella che ha coinvolto BioNTech e InstaDeep che dopo una collaborazione pluriennale che ha portato al completamento di decine di progetti sono passati all’acquisizione della società specializzata nell’intelligenza artificiale da parte di BioNTech. L’acquisizione permetterà quindi la creazione di una capacità completamente integrata, a livello aziendale, di scoprire, progettare e sviluppare immunoterapie di prossima generazione su scala, sfruttando le tecnologie di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico attraverso le piattaforme terapeutiche e le operazioni di BioNTech.
Il valore dell’operazione è di circa 362 milioni di sterline che BioNTech ha pagato per acquisire il 100% delle restanti azioni InstaDeep a seguito dell’investimento di serie B di BioNTech nel 2022. Inoltre, gli azionisti di InstaDeep avranno diritto a ricevere ulteriori pagamenti futuri di milestone basati sui risultati fino a circa 200 milioni di sterline. L’acquisizione sostiene la strategia di BioNTech di costruire capacità leader a livello mondiale nella scoperta di farmaci guidati dall’intelligenza artificiale e nello sviluppo di immunoterapie e vaccini di nuova generazione per affrontare malattie con un elevato bisogno medico insoddisfatto. La transazione unirà due organizzazioni con una cultura comune e si prevede che aggiungerà circa 240 professionisti altamente qualificati alla forza lavoro di BioNTech, tra cui team di Ai, Ml, bioingegneria, scienza dei dati e sviluppo software. Grazie all’acquisizione, BioNTech accrescerà la propria rete di collaboratori di ricerca globali nel settore ed espanderà la propria presenza nei principali hub di talenti negli Stati Uniti, in Europa, Africa e Medio Oriente.
Con l’acquisizione di InstaDeep, i modelli convalidati e nuovi basati sull’IA e sul ML addestrati da BioNTech saranno incorporati nelle piattaforme di scoperta di BioNTech e collegati, attraverso la piattaforma DeepChain di InstaDeep, a un’infrastruttura di laboratorio automatizzata integrata. L’obiettivo è quello di consentire la progettazione e la sperimentazione ad alta velocità di nuovi candidati farmaci su scala. Inoltre, BioNTech intende sviluppare nuove soluzioni tecnologiche di IA e ML da applicare alle principali funzioni strategiche e operative.
BioNTech ha riconosciuto fin dall’inizio la crescente importanza delle capacità di AI e ML. Ad esempio, l’approccio all’immunoterapia specifica per neoantigeni completamente individualizzata (“iNeST “1) si basa sull’mRNA che codifica molteplici neoepitopi specifici per il paziente. Per i primi pazienti trattati con un vaccino individualizzato negli studi clinici iniziati nel 2014, BioNTech ha selezionato manualmente i neoepitopi. Ha investito per tempo nello sviluppo di algoritmi addestrati con ML per migliorare la previsione dei neoepitopi, con risultati iniziali pubblicati su Nature nel 2017. Questi algoritmi sono stati ulteriormente migliorati in collaborazione con InstaDeep.