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Dalle terapie proteiche ricombinanti degli anni Ottanta ai farmaci biologici di oggi, la ricerca scientifica di Amgen ha sempre cercato di ‘andare oltre’, individuando strumenti innovativi per venire incontro alle esigenze dei pazienti. In ordine di tempo, l'intelligenza artificiale (IA) è l'ultimo di questi strumenti che sta trasformando il modo di lavorare, migliorando, ma non sostituendo, il ruolo degli scienziati.
Dalla ricerca alla progettazione. Il passaggio alla biologia generativa
Per decenni, la ricerca di farmaci biologici ha voluto dire effettuare lo screening di migliaia di proteine naturali, nella speranza di trovarne una che funzionasse… Come cercare il classico ‘ago in un pagliaio’.
Oggi quel modello è sostituito dalla biologia generativa, un approccio che integra biologia, apprendimento automatico e automazione per progettare nuove proteine anziché cercarle.
“Stiamo passando da un modello di ‘search and discovery’ a un modo di pensare alla funzione biologica basato su ‘progettazione e generazione’ ”, afferma Marissa Mock, direttore esecutivo del Generative Biology group in Research and Development di Amgen. “Più dati inseriamo nei nostri modelli, più veloci e più efficienti diventiamo nel produrre le proteine che vogliamo”.
I ricercatori di Amgen hanno così sviluppato, per esempio, un modello di apprendimento automatico in grado di prevedere la viscosità, proprietà fondamentale per i farmaci iniettabili, con elevatissima precisione.
AlphaFold, la svolta dell'IA che ha dato il via a una rivoluzione
L'ascesa della biologia generativa si basa su un'importante svolta scientifica. Nel 2020, il modello AlphaFold di DeepMind ha dimostrato che l'IA è in grado di prevedere con grande accuratezza il modo in cui le proteine si inseriscono in strutture 3D, un problema che ha impegnato i ricercatori per decenni. AlphaFold ha compiuto un passo importante verso la risoluzione di questa sfida, riducendo i tempi necessari a questa previsione da mesi (se non anni) a giorni e accelerando le scoperte nel campo della biologia e della medicina.
Ma la sola previsione della struttura non è sufficiente per creare un farmaco. Altrettanto importanti sono proprietà come la stabilità di una proteina, la facilità con cui può essere prodotta e la probabilità che provochi una risposta immunitaria.
La prossima frontiera è la possibilità di prevedere il funzionamento: ovvero come si comportano le proteine nell'organismo e nel corso della produzione. Aggirando le complessità della struttura di una proteina, i ricercatori possono anticipare le prestazioni in modo più efficiente e potenzialmente progettare fin dall'inizio candidati farmaci migliori.
Biologia generativa in Amgen: clicca qui per saperne di più.
AMPLIFY, insegnare all'IA il linguaggio delle proteine
Per perseguire questo obiettivo, Amgen si è avvalsa di una collaborazione con Mila, centro canadese che si occupa di intelligenza artificiale, per creare AMPLIFY, un modello linguistico basato sull'IA che utilizza le sequenze per aiutare a prevedere le funzioni.
Proprio come i grandi modelli linguistici prevedono le parole in una frase, AMPLIFY prevede gli schemi nelle sequenze di aminoacidi che rivelano il probabile comportamento delle proteine. Il vantaggio è che utilizza set di dati di alta qualità, consentendo un addestramento più rapido ed efficiente con una minore potenza di calcolo.
AMPLIFY è anche open source: i ricercatori di tutto il mondo possono utilizzarlo e migliorarlo, contribuendo ad ampliare la portata della biologia generativa nella ricerca e nella produzione.
“AMPLIFY ci offre la possibilità di progettare proteine che la natura potrebbe non aver mai creato”, afferma Christopher Langmead, direttore esecutivo di AI & Data for Engineered Biologics. “Non solo ci aiuta a progettare nuovi tipi di proteine, ma contribuisce anche a renderne più facile lo sviluppo, migliorandone la stabilità, la solubilità e la capacità di produrle”.
Federated Learning, apprendere dai dati e condividerli in modo sicuro
Amgen sta anche esplorando l'uso del Federated Learning, che consente alle organizzazioni di addestrare collettivamente i sistemi di IA senza condividere i dati grezzi. Poiché nessuna singola azienda dispone di dati proteici sufficienti per acquisire in modo completo la grande ‘diversità’ della biologia, questo 'apprendimento federato’ amplia la comprensione dei modelli proteggendo al contempo la privacy dei dati, con il potenziale di accelerare le scoperte.
Questi modelli sono progettati per incorporare i dati degli esperimenti passati, compresi i risultati negativi, aiutando gli scienziati a evitare di ripetere gli errori del passato. Ogni risultato negativo diventa un prezioso punto di dati che rafforza le previsioni future, migliorando accuratezza ed efficienza.
Generative Loop, dove l'IA incontra l'automazione
Per applicare questi strumenti di IA su larga scala, Amgen ha sviluppato un ciclo generativo integrato “progettazione → realizzazione → test → apprendimento”, in cui IA e automazione si perfezionano continuamente a vicenda. In questo ciclo, l’IA progetta proteine con le proprietà desiderate, i robot le realizzano e le testano su larga scala e, infine, i risultati vengono reimmessi nel modello di IA, migliorandone le capacità di previsione.
I ricercatori supervisionano l’intero processo, assicurando che ogni fase sia governata dall'intuizione umana. Questo ciclo ha già triplicato la velocità dell'ingegneria proteica e dimezzato i tempi di scoperta.
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Il potere delle persone e la promessa dell'intelligenza artificiale nel settore biotecnologico
Guardando al futuro, l'intelligenza artificiale è pronta ad aiutare Amgen a creare farmaci biologici di nuova generazione che siano più precisi, efficaci e prevedibili, dalla progettazione iniziale alla produzione.
Tuttavia, l'intelligenza artificiale è efficace solo quanto i ricercatori ne guidano l’utilizzo.
“L'intelligenza artificiale è un catalizzatore, non un sostituto della scienza”, afferma Howard Chang, senior vice president of Global Research e Chief Scientific Officer di Amgen. “Quando uniamo tecnologia e biologia, siamo in grado di ampliare le possibilità di aiutare i pazienti”.