Generate:Biomedicines, l’IA applicata alla sanità

Che cosa potrebbe convincerla a rinunciare a un buon posto per entrare in una start-up? Per Michael Nally, CEO di Generate:Biomedicines, è bastato aver conosciuto un Premio Nobel.

L’incontro in questione è stato quello con Frances Arnold, Premio Nobel per la chimica nel 2018, la prima ad applicare i principi dell’evoluzione diretta allo sviluppo di nuovi enzimi, creando un maggior numero di catalizzatori efficienti e mirati per le reazioni chimiche.

«Mike, la natura ha prelevato una sola goccia d’acqua di tutti gli oceani delle potenziali proteine della Terra e adesso disponiamo di una tecnologia capace di studiarli», Arnold ha detto a Nally.

Allora veniva comunemente chiamata apprendimento automatico, ma ora si è trasformata per dare vita alla cosiddetta intelligenza artificiale generativa (Gen AI). Secondo Arnold, era possibile applicare questa enorme potenza di calcolo al processo che consiste nell’associare sequenze di DNA alle funzioni delle proteine. Queste ultime sono macromolecole essenziali per la vita, ma non è stata ancora ben compresa la funzione biologica di ciascuna delle catene che formano. La ricerca nel campo si è sempre basata su studi ad alta intensità di forza lavoro volti a trasporre le conoscenze di tali relazioni in nuovi programmi terapeutici.

Nally ne ha intuito il potenziale, il che è stato sufficiente a convincerlo a lasciare nel 2021 l’incarico direttivo ricoperto in una grande multinazionale farmaceutica forte di 72.000 dipendenti per entrare in Generate, all’epoca una start-up situata nei pressi di Boston con al suo attivo 30 collaboratori.

«Molti pensavano che mi avesse dato di volta il cervello», ricorda. «Ma guardando l’intero ecosistema biofarmaceutico mi preoccupavano le due sfide che fondamentalmente il settore doveva raccogliere. Da un lato il calo costante della produttività della ricerca nei quarant’anni precedenti, dall’altro la disparità di accesso ai trattamenti dovuta al prezzo dei farmaci che in fondo finiva per nuocere alla reputazione del settore. Per risolvere queste problematiche in fin dei conti occorreva rivoluzionare la produttività della ricerca, ne ero convinto.»

Sviluppo dei farmaci: dalla teoria alla pratica

Tutto ciò non è più solo un concetto astratto. L’azienda ha individuato un anticorpo monoclonale (una proteina creata in laboratorio capace di colpire in modo mirato determinati batteri o virus) che ha già raggiunto lo studio di fase 1 per la spike nel SARS-CoV 2. È inoltre riuscita a somministrare a un primo paziente in un diverso studio un altro anticorpo monoclonale per il trattamento dell’asma da lieve a moderata.

«È una tecnologia destinata a trasformare lo sviluppo dei farmaci», afferma Nally. «Segnerà un cambiamento radicale nella cura di vari gruppi di patologie. Per me la parte più entusiasmante è l’impatto reale, il passaggio dalla teoria alla pratica – i primi risultati di fase 1 che abbiamo appena avuto sono infatti straordinari – nonché la capacità di dare tante risposte ad alcuni dei peggiori disturbi che colpiscono l’essere umano.»

Ma l’azienda ha molto di più da offrire. Ad esempio, la sua piattaforma IA è in grado di generare molecole di sana pianta grazie alla potenza di calcolo senza l’uso di modelli preesistenti per raggiungere con grande precisione target – ossia strutture biologiche dell’organismo con cui i farmaci interagiscono per produrre un effetto – storicamente difficili o impossibili da trattare con i medicinali. Tale processo di produzione e validazione di anticorpi ‘de novo’ è stato ormai dimostrato su nove bersagli distinti e separati.

Navigatori Chroma

Un aspetto affascinante della ricerca condotta da Generate è la pubblicazione su Nature, lo scorso anno, di informazioni dettagliate su Chroma, il modello di IA generativa dell’azienda, che ha inoltre divulgato in open source il codice su cui si basa. Nally ammette che è stata una mossa controcorrente per un’impresa attiva nel settore life science in cui per tanto tempo i brevetti sono stati custoditi gelosamente.

«Una delle maggiori sfide che eravamo chiamati ad affrontare era diventare l’azienda preferita dei talenti desiderosi di lavorare per un unicorno», spiega. «Abbiamo pensato che il modo migliore fosse mostrare come stessimo adottando queste tecniche all’avanguardia.» Dopo aver pubblicato il codice Chroma, racconta Nally, Generate aveva messo a disposizione cinque stage di apprendimento automatico per l’estate successiva.

«Sono arrivate 2000 candidature per quei posti. Le competenze e le persone che attiravamo erano tra le migliori al mondo, lo si vedeva subito.»

«Sono i profili di cui volevano circondarsi per imparare e crescere professionalmente. Non riusciremo mai ad attirare talenti se ingaggiamo con le società tecnologiche ad alta capitalizzazione una gara a chi propone lo stipendio migliore. Possiamo invece far sì che la gente intraveda un particolare significato nel suo lavoro. È la prospettiva di poter contribuire a risolvere e a curare effettivamente i casi di cancro piuttosto che a incrementare il traffico online a spingere un determinato tipo di ricercatori ad entrare in un’azienda come Generate.»

Attrarre, accogliere e formare questa nuova generazione di scienziati potrebbe portare la ricerca a raggiungere nuove vette. «Quando ho iniziato a lavorare per Generate, in tutto il mondo c’erano novanta persone specializzate negli studi a cavallo tra ingegneria proteica e apprendimento automatico», fa notare Nally. «In passato la loro formazione era a compartimenti stagni. Non abbiamo mai abbattuto questi muri per dire: ‘Ma è proprio dall’incontro di tali discipline che nasce la magia’.»

Il potenziale abbinamento di intelligenza umana e artificiale è interessante, vista la portata che quest’ultima rende possibile.

A detta di Nally, quando è stata lanciata Generate, l’esperimento di maggiore rilievo che si poteva effettuare prevedeva circa 100 punti dati su un determinato target. «Ormai elaboriamo regolarmente set di dati di un milione di varianti definite su un determinato target e riusciamo a ottenerli più o meno in un quarto del tempo che impiegavamo prima», afferma.

Malgrado tutto l’ottimismo, naturalmente è troppo presto anche solo per pensare di poter curare in questo modo qualsiasi malattia.

«Quando sento dire che risolveremo tutte le problematiche di biologia solo con la potenza di calcolo mi viene da sorridere», dice Nally. «Semplicemente non abbiamo i dati per ottenere le risposte di cui abbiamo davvero bisogno.» Tuttavia, visti i rapidi progressi compiuti finora, possiamo permetterci di fantasticare, almeno un po’, su quel che ci riserva il futuro.