Soluzioni di intelligenza artificiale sono ormai impiegate in ogni fase della catena del valore delle aziende farmaceutiche, dalla scoperta delle molecole agli studi preclinici, dalle sperimentazioni cliniche alla produzione, fino alla gestione della supply chain, alla disponibilità delle cure e alla farmacovigilanza.
Un ulteriore impiego prevede l’adozione dell’AI per ridurre l’impatto ambientale delle aziende ottimizzando i processi produttivi, riducendo i consumi energetici e favorendo pratiche più sostenibili.
Migliorare l’efficienza
Analizzando dati in tempo reale, i modelli predittivi permettono di ottimizzare il consumo energetico nei processi di produzione, riducendo gli sprechi e migliorando l’efficienza complessiva della filiera.
Secondo un’analisi di Ammagamma, l’adozione di sistemi di AI consente alle aziende di migliorare le capacità predittive del 60%, portando a una riduzione dei costi di produzione fino al 10%.
Angelini Pharma, ad esempio, ha avviato un progetto strategico che punta a digitalizzare e rendere più sostenibili i processi produttivi attraverso l’integrazione di intelligenza artificiale, realtà aumentata e altre tecnologie avanzate.
Il programma prevede l’implementazione di sistemi di automazione intelligente per ottimizzare l’efficienza operativa, in particolare tecnologie dedicate al miglioramento del processo di materiali per i prodotti in bustine in un’ottica di sostenibilità ed economia circolare.
Una nuova tecnologia, infatti, ottimizzerà l’efficienza produttiva riducendo i passaggi intermedi e consentendo l’uso di packaging più sostenibili. Il progetto include anche l’adozione di algoritmi predittivi per monitorare e controllare in tempo reale il funzionamento degli impianti riducendo al minimo gli sprechi di risorse ed energia.
Chimica verde
L’ottimizzazione dei processi permette di avere linee produttive più sostenibili per la sintesi chimica, un ulteriore step verso la “green chemistry”.
AstraZeneca, ad esempio, ha integrato soluzioni di AI, robotica e automazione nei processi di R&S nel suo percorso di chimica verde. Queste tecnologie permettono ai ricercatori di prendere decisioni migliori in tempi più rapidi. L’iLab di Göteborg, in Svezia, è un prototipo di laboratorio di chimica medicinale completamente automatizzato che, secondo la big-pharma britannica, sta portando il ciclo di progettazione, creazione, sperimentazione e analisi della scoperta di farmaci a nuovi livelli di efficienza, grazie alla completa integrazione con il gruppo di intelligenza artificiale molecolare.
Il potenziale dell’AI di confrontare enormi quantità di molecole tra di loro in tempi rapidissimi può anche essere utilizzato per individuare molecole più sostenibili, come nel caso della collaborazione tra IBM e L’Oréal, che mira a sviluppare un modello AI generativo per selezionare ingredienti a minor impatto ambientale per la produzione dei cosmetici della casa francese. Questo progetto intende ridurre gli sprechi di energia e materiali nel processo di formulazione, contribuendo alla sostenibilità dell’intero ciclo produttivo.
Monitoraggio ambientale
L’AI sta anche rivoluzionando il monitoraggio ambientale. I sistemi di machine learning possono analizzare enormi quantità di dati provenienti da sensori ambientali, rilevando in tempo reale eventuali contaminazioni e dispersioni di sostanze nocive.
Nel settore farmaceutico, l’utilizzo di questi strumenti è particolarmente importante per monitorare e ridurre le emissioni inquinanti derivanti dalla produzione. Le aziende del settore possono usare l’AI per il controllo delle emissioni di solventi organici e altre sostanze volatili, ottimizzando i processi di depurazione e riducendo l’impatto ambientale complessivo.
Sfide
Nonostante l’indubbio potenziale dell’AI nel promuovere la sostenibilità, restano alcune sfide da affrontare. L’integrazione di queste tecnologie nei processi produttivi richiede investimenti significativi e una solida strategia di gestione dei dati.
Inoltre, la regolamentazione ambientale e l’introduzione di standard internazionali per la sostenibilità nelle life science saranno cruciali per favorire l’adozione generalizzata di queste soluzioni
Un’altra sfida rilevante è rappresentata dalla qualità e disponibilità dei dati. L’AI richiede dataset completi e accurati per funzionare efficacemente ma nel settore farmaceutico la frammentazione dei dati e le barriere alla condivisione rappresentano un ostacolo.
Inoltre, la complessità della produzione farmaceutica implica che l’adozione dell’AI debba essere adattata a rigorosi standard di sicurezza e conformità normativa, rallentando la sua implementazione su larga scala.
Come sempre, vi è poi da considerare che l’adozione di queste tecnologie, in qualche modo disrupting, richiedono un attento change management. La resistenza al cambiamento da parte degli operatori del settore può infatti rappresentare un ostacolo fatale in una transizione già non facile. Il passaggio verso sistemi automatizzati e basati sull’AI richiede formazione specializzata e un cambiamento nella mentalità aziendale, aspetti che possono rallentare – se non impedire – l’adozione delle nuove tecnologie.
