Nel contesto farmaceutico contemporaneo, l’adozione dell’intelligenza artificiale non è più un’opzione, ma un imperativo strategico. E al centro di questa rivoluzione si colloca l’Automated Machine Learning (AutoML): una tecnologia che consente agli algoritmi di apprendere automaticamente dai dati, selezionare i modelli più performanti, ottimizzare gli iperparametri e validare i risultati con minima supervisione umana.
Secondo Zoccoli et al. (2025), l’AutoML ha inaugurato una nuova era nella discovery farmaceutica, trasformando radicalmente il tempo e il costo necessario per identificare nuovi candidati molecolari e ottimizzarne il profilo farmacocinetico.
AutoML nella scoperta di farmaci: da librerie chimiche a modelli evolutivi
Un caso studio emblematico arriva da de Sá e Ascher (2024), che descrivono un approccio AutoML basato sull’evoluzione genetica per predire in modo più accurato l’assorbimento, la distribuzione e la metabolizzazione delle piccole molecole. Grazie a questi modelli adattativi, è possibile selezionare in pochi giorni molecole promettenti da librerie contenenti milioni di composti.
Non si tratta solo di velocità. AutoML introduce intelligenza adattiva nel processo: ogni nuova molecola analizzata affina il modello, riducendo l’errore predittivo e ampliando la conoscenza del sistema.
Farmaceutica predittiva: produzione che si corregge da sola
Secondo HealthTech Magazine (Sheeran, 2025), gli strumenti AutoML sono già oggi integrati in numerosi stabilimenti farmaceutici per ottimizzare i processi produttivi: dai modelli predittivi di resa, al controllo qualità in real-time, fino alla manutenzione autonoma degli impianti.
Grazie all’analisi continua dei dati provenienti da sensori e sistemi SCADA, AutoML può anticipare guasti, migliorare l’efficienza energetica e garantire la conformità regolatoria in tempo reale. Un paradigma di produzione adattiva, dove il modello apprende e si calibra continuamente.
La medicina personalizzata passa da qui
Uno dei terreni più fertili per l’AutoML è la medicina di precisione. Secondo Drug Target Review (Haslam, 2024), i modelli AutoML vengono già utilizzati per predire la risposta terapeutica individuale sulla base di dati genetici, metabolici e clinici, consentendo la customizzazione di terapie finora somministrate secondo logiche “one size fits all”.
Si aprono così le porte a trattamenti più efficaci, con minori effetti collaterali, soprattutto in ambiti complessi come oncologia, immunoterapia e neurologia.
Strategia industriale: AutoML come piattaforma, non solo algoritmo
Nel 2025, come sottolinea Pharmaceutical Technology (Thomas, 2025), l’AutoML non è più visto solo come un acceleratore tecnico, ma come una piattaforma strategica per la gestione dei dati e l’innovazione farmaceutica integrata.
Molte aziende stanno adottando soluzioni di AutoML-as-a-Service, integrate nei loro ambienti cloud, capaci di orchestrare non solo l’analisi predittiva, ma anche la gestione dei dati GxP, il supporto alle sottomissioni regolatorie e la tracciabilità dell’intero ciclo di vita del farmaco.
Limiti e responsabilità: chi supervisiona l’automazione?
La velocità dell’AutoML è seducente, ma non esente da rischi. Bias nei dati clinici, modelli poco trasparenti, interpretabilità limitata. Come sottolinea la roadmap di Zoccoli et al. (2025), l’integrazione dell’AutoML in settori ad alta regolamentazione richiede governance algoritmica, auditing continuo e un investimento sistematico in explainable AI.
Le agenzie regolatorie, come EMA e FDA, stanno già sviluppando linee guida per l’uso responsabile di modelli AI auto-adattivi in contesti critici.
L’AutoML come infrastruttura industriale
Nel 2025, l’AutoML non è più una “black box” riservata ai laboratori di ricerca avanzata. È una infrastruttura strategica per la competitività farmaceutica: alimenta innovazione, riduce costi, migliora la qualità, e consente nuove forme di collaborazione uomo-macchina.
Chi saprà progettare questa convivenza con intelligenza – tecnica, organizzativa e politica – avrà un vantaggio duraturo nell’industria più strategica del nostro tempo.
Fonti
- Zoccoli, A., Velez, C. N., Geukes Foppen, R. J., & Gioia, V. (2025). Navigating the AI revolution: a roadmap for pharma’s future. Drug Target Review. https://www.drugtargetreview.com/article/157270/navigating-the-ai-revolution-a-roadmap-for-pharmas-future/
- de Sá, A. G. C., & Ascher, D. B. (2024). Towards Evolutionary-based Automated Machine Learning for Small Molecule Pharmacokinetic Prediction. arXiv. https://arxiv.org/abs/2408.00421
- Haslam, C. (2024). How AI will reshape pharma by 2025. Drug Target Review. https://www.drugtargetreview.com/article/154981/how-ai-will-reshape-pharma-by-2025/
- Thomas, F. (2025). Industry Outlook 2025: The Rising Prominence of AI in Pharma. Pharmaceutical Technology. https://www.pharmtech.com/view/industry-outlook-2025-the-rising-prominence-of-ai-in-pharma
- Sheeran, D. (2025). How AI Drug Manufacturing Is Changing the Game. HealthTech Magazine. https://healthtechmagazine.net/article/2025/02/ai-in-drug-manufacturing-perfcon