L’amministratore delegato, CEO, di Arm Holdings, la più grande azienda tecnologica del Regno Unito, Rene Haas, ha affermato che i progressi nell’intelligenza artificiale contribuiranno a trovare una cura per il cancro nei prossimi decenni. L’azienda, con sede a Cambridge, progetta l’architettura dei semiconduttori utilizzata negli smartphone, negli smartwatch e in altri dispositivi, oltre a chip per l’intelligenza artificiale destinati ai data center. Secondo Haas, modellare i marcatori del DNA colpiti dal cancro è troppo complesso per gli esseri umani e per gli attuali sistemi di intelligenza artificiale; tuttavia, il problema potrebbe essere superato con un maggior numero di modelli e sistemi più avanzati. Traendo vantaggio dal boom dell’intelligenza artificiale, Arm è diventata quest’anno l’azienda di maggior valore nella storia del BK, con una capitalizzazione di mercato superiore a 400 miliardi di dollari. Google DeepMind ha presentato nel 2024 AlphaFold 3, che prevede le interazioni tra proteine, DNA, RNA e molecole farmaceutiche. Isomorphic Labs ha iniziato quest’anno i preparativi per i primi studi clinici sull’uomo di farmaci progettati con l’intelligenza artificiale. AstraZeneca, Eli Lilly e Sanofi hanno avviato partnership nel campo dell’intelligenza artificiale per le terapie contro il cancro. Haas ha dichiarato che le restrizioni nella fornitura hanno reso più difficile l’accesso ai chip.
Perché è importante
Questa valutazione dimostra che il ruolo dell’intelligenza artificiale nel campo oncologico è legato non solo ai software per lo sviluppo di terapie, ma anche alle infrastrutture di calcolo in grado di elaborare grandi quantità di dati biologici. AlphaFold 3 e le partnership delle aziende farmaceutiche mostrano che gli sforzi volti a comprendere le relazioni tra proteine, DNA, RNA e molecole farmaceutiche sono portati avanti da diversi attori. Tuttavia, la dichiarazione di Haas rappresenta più una previsione sulla capacità che la tecnologia potrebbe raggiungere che il risultato di una terapia clinicamente dimostrata; pertanto, come i risultati della ricerca si tradurranno in terapie sicure ed efficaci resta una questione aperta. I vincoli di approvvigionamento che limitano l’accesso ai chip sollevano inoltre la questione di chi possa utilizzare le risorse di calcolo necessarie per questi studi e a quali condizioni.