LG CNS ha realizzato insieme a DAI, società IT del gruppo farmaceutico Dong-A Socio, una piattaforma di intelligenza artificiale dedicata alla ricerca e allo sviluppo di nuovi farmaci. Il sistema è stato costruito nell’arco di sei mesi e riunisce in un unico ambiente i dati utilizzati durante le diverse fasi della ricerca, supportando attraverso l’AI il processo che va dall’individuazione dei possibili candidati fino alla loro validazione. La piattaforma è stata progettata inoltre per collegare continuamente le previsioni generate dai modelli con i risultati ottenuti negli esperimenti reali, utilizzando questi ultimi per nuovi cicli di addestramento e migliorando progressivamente la capacità predittiva del sistema.
La prima componente riguarda l’integrazione e la standardizzazione delle informazioni che normalmente vengono gestite attraverso fonti e sistemi differenti. La piattaforma raccoglie dati relativi ai composti chimici, informazioni genomiche, risultati sperimentali, pubblicazioni scientifiche e brevetti, rendendoli utilizzabili all’interno dello stesso processo di ricerca. Nella fase dedicata all’identificazione delle cause di una malattia, l’AI analizza e visualizza le informazioni genetiche delle singole cellule insieme alla loro posizione all’interno dei tessuti, aiutando i ricercatori a individuare potenziali target terapeutici sui quali intervenire.
Una volta individuato il target, la piattaforma interviene anche nella progettazione delle molecole candidate. Modelli di AI generativa possono creare direttamente nuove strutture molecolari sulla base delle condizioni stabilite dai ricercatori, permettendo di esplorare possibili composti compatibili con le caratteristiche richieste. Nella successiva fase di verifica, il sistema utilizza simulazioni per stimare la probabilità di legame tra una molecola candidata e il relativo target e per valutarne aspetti come la stabilità dell’interazione. I candidati più promettenti possono così essere selezionati attraverso una prima validazione effettuata in ambiente computazionale prima di procedere agli esperimenti reali.
Il ciclo non termina con la previsione prodotta dall’AI. I risultati delle simulazioni vengono confrontati con i dati ottenuti successivamente in laboratorio e le differenze rilevate vengono utilizzate per riaddestrare i modelli. L’architettura crea quindi un meccanismo iterativo nel quale previsione computazionale, verifica sperimentale e nuovo apprendimento sono collegati tra loro, con l’obiettivo di aumentare la precisione delle previsioni man mano che cresce la quantità di evidenze sperimentali disponibili. Considerata la sensibilità dei dati impiegati nella ricerca farmaceutica, LG CNS e DAI hanno inoltre predisposto un sistema di gestione progettato per rispondere ai requisiti normativi e di sicurezza propri del settore farmaceutico.
La nuova piattaforma si aggiunge alle attività già sviluppate da LG CNS nell’applicazione dell’intelligenza artificiale al settore farmaceutico e biotecnologico. L’azienda partecipa al progetto di ricerca e sviluppo del Ministero della Salute e del Welfare sudcoreano dedicato ai modelli preclinici e clinici per lo sviluppo di farmaci attraverso la K-AI e ha inoltre lavorato con Chong Kun Dang alla realizzazione di un servizio basato su agentic AI per la preparazione dei rapporti annuali di valutazione della qualità. LG CNS sta estendendo queste attività anche attraverso “AgenticWorks for BIO”, versione della propria piattaforma di agentic AI specializzata per le esigenze del comparto farmaceutico e biotech.
L’obiettivo dichiarato da LG CNS è utilizzare le proprie tecnologie di trasformazione basate sull’AI, comprese le architetture agentiche, insieme alle competenze sviluppate nei settori farmaceutico e biotecnologico per supportare l’introduzione dell’intelligenza artificiale nei processi di ricerca e sviluppo di nuovi medicinali. Con la piattaforma realizzata per Dong-A Socio, l’AI viene quindi inserita direttamente nelle diverse fasi operative della ricerca, dalla gestione e interpretazione dei dati biologici alla progettazione dei composti, dalla simulazione delle interazioni molecolari fino al riutilizzo dei risultati sperimentali per il continuo aggiornamento dei modelli.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)