Il lancio sul mercato di un nuovo agrofarmaco è il culmine di un percorso molto lungo iniziato almeno quindici anni prima. Quando una azienda si mette alla ricerca di una nuova sostanza attiva vaglia migliaia di molecole e quando trova quelle più promettenti inizia una fase di test, prima in laboratorio, poi in serra e infine in campo. E quando il dossier autorizzativo arriva sul tavolo delle autorità competenti passano ancora degli anni prima che si ottenga il via libera al commercio.
Il risultato è che per sviluppare un nuovo agrofarmaco servono molti soldi e molto tempo. Qualcosa però sta cambiando. Syngenta ha infatti annunciato di aver stretto una partnership con Insilico Medicine per l'impiego di algoritmi di Intelligenza artificiale per accelerare lo sviluppo di nuove sostanze attive.
Già oggi la digital science assiste i ricercatori nella scrematura delle molecole papabili per la fase di test. "Abbiamo sviluppato dei modelli grazie ai quali è possibile conoscere l'interazione tra una molecola e un patogeno. Questo ci permette di scremare le sostanze meno promettenti e di focalizzarci nella fase di test solo su quelle che hanno dato buone performance a livello di modello", spiega Camilla Corsi, head crop protection research di Syngenta.
Oggi il digitale viene già usato per velocizzare la ricerca di nuove molecole, in quale modo l'Intelligenza artificiale può fare la sua parte?
"Lo spazio chimico che noi ricercatori abbiamo a disposizione è enorme, pari a 106. Significa miliardi di molecole che possono avere un ruolo nella difesa delle colture. I modelli che abbiamo costruito sono in grado di dirci, a partire da un nostro input, se una molecola è promettente e dunque merita di essere testata. L'Intelligenza artificiale invece è in grado di suggerire al ricercatore in maniera autonoma quali possono essere delle molecole efficaci".
In questo modo si velocizza la scoperta di nuove sostanze attive?
"Esattamente, tutto il lavoro iniziale di screening è potenzialmente molto più breve".
L'Intelligenza artificiale esiste ormai da alcuni anni, perché avete deciso di impiegarla solo ora?
"Perché oggi la tecnologia ha raggiunto un grado di maturità davvero efficace. Insilico Medicine ha dato prova di utilizzare l'Ia per lo sviluppo di nuovi medicinali e per questo lo abbiamo scelto come partner".
C'è un parallelo tra la ricerca medica e quella in campo agricolo?
"Ci sono dei punti di contatto e alcuni modelli sviluppati da Insilico Medicine, opportunamente modificati, possono essere impiegati anche nel settore agro".
L'Intelligenza artificiale è utile solo all'inizio del percorso di ricerca o anche per validare nuove molecole?
"Per adesso l'Ia può essere usata solo nell'identificare nuove molecole, ma la fase di test deve avvenire ancora in laboratorio o in campo. In futuro però non escludo che si possano sviluppare dei modelli talmente raffinati da poter simulare una parte delle prove e rendere necessari solo una frazione dei test che oggi vengono eseguiti in laboratorio, serra o campo".
Nel corso degli anni il regolatore europeo ha eliminato un gran numero di sostanze attive dal mercato per il profilo tossicologico negativo. L'Ia è in grado di valutare anche la sostenibilità ambientale di una molecola?
"Grazie all'Intelligenza artificiale siamo in grado di prendere in considerazione numerosi parametri, compreso l'impatto sul suolo o sull'entomofauna utile. Questo è importante se vogliamo portare sul mercato delle tecnologie che siano sempre più sostenibili".
I modelli che avete costruito negli anni in Syngenta vi permettono di impiegare l'Ia per la ricerca di nuove molecole chimiche. Vale anche per lo sviluppo di sostanze attive di origine biologica, magari microrganismi?
"In futuro sicuramente sì, ma per adesso la tecnologia non è ancora matura a sufficienza per essere applicata ad un settore relativamente nuovo e non consolidato come quello dei biologicals".
L'acquisizione di Valagro lo scorso anno accelererà lo sviluppo di soluzioni biologiche?
"Syngenta ha una consolidata posizione di leadership nel settore dei chemicals e con l'acquisizione di Valagro siamo diventati leader anche nel settore dei biostimolanti. L'obiettivo futuro è quello di sfruttare le nostre tecnologie e il nostro know-how, insieme a quelli di Valagro, per diventare leader anche nel segmento dei biologicals".
Il risultato è che per sviluppare un nuovo agrofarmaco servono molti soldi e molto tempo. Qualcosa però sta cambiando. Syngenta ha infatti annunciato di aver stretto una partnership con Insilico Medicine per l'impiego di algoritmi di Intelligenza artificiale per accelerare lo sviluppo di nuove sostanze attive.
Già oggi la digital science assiste i ricercatori nella scrematura delle molecole papabili per la fase di test. "Abbiamo sviluppato dei modelli grazie ai quali è possibile conoscere l'interazione tra una molecola e un patogeno. Questo ci permette di scremare le sostanze meno promettenti e di focalizzarci nella fase di test solo su quelle che hanno dato buone performance a livello di modello", spiega Camilla Corsi, head crop protection research di Syngenta.
Oggi il digitale viene già usato per velocizzare la ricerca di nuove molecole, in quale modo l'Intelligenza artificiale può fare la sua parte?
"Lo spazio chimico che noi ricercatori abbiamo a disposizione è enorme, pari a 106. Significa miliardi di molecole che possono avere un ruolo nella difesa delle colture. I modelli che abbiamo costruito sono in grado di dirci, a partire da un nostro input, se una molecola è promettente e dunque merita di essere testata. L'Intelligenza artificiale invece è in grado di suggerire al ricercatore in maniera autonoma quali possono essere delle molecole efficaci".
In questo modo si velocizza la scoperta di nuove sostanze attive?
"Esattamente, tutto il lavoro iniziale di screening è potenzialmente molto più breve".
L'Intelligenza artificiale esiste ormai da alcuni anni, perché avete deciso di impiegarla solo ora?
"Perché oggi la tecnologia ha raggiunto un grado di maturità davvero efficace. Insilico Medicine ha dato prova di utilizzare l'Ia per lo sviluppo di nuovi medicinali e per questo lo abbiamo scelto come partner".
C'è un parallelo tra la ricerca medica e quella in campo agricolo?
"Ci sono dei punti di contatto e alcuni modelli sviluppati da Insilico Medicine, opportunamente modificati, possono essere impiegati anche nel settore agro".
L'Intelligenza artificiale è utile solo all'inizio del percorso di ricerca o anche per validare nuove molecole?
"Per adesso l'Ia può essere usata solo nell'identificare nuove molecole, ma la fase di test deve avvenire ancora in laboratorio o in campo. In futuro però non escludo che si possano sviluppare dei modelli talmente raffinati da poter simulare una parte delle prove e rendere necessari solo una frazione dei test che oggi vengono eseguiti in laboratorio, serra o campo".
Nel corso degli anni il regolatore europeo ha eliminato un gran numero di sostanze attive dal mercato per il profilo tossicologico negativo. L'Ia è in grado di valutare anche la sostenibilità ambientale di una molecola?
"Grazie all'Intelligenza artificiale siamo in grado di prendere in considerazione numerosi parametri, compreso l'impatto sul suolo o sull'entomofauna utile. Questo è importante se vogliamo portare sul mercato delle tecnologie che siano sempre più sostenibili".
I modelli che avete costruito negli anni in Syngenta vi permettono di impiegare l'Ia per la ricerca di nuove molecole chimiche. Vale anche per lo sviluppo di sostanze attive di origine biologica, magari microrganismi?
"In futuro sicuramente sì, ma per adesso la tecnologia non è ancora matura a sufficienza per essere applicata ad un settore relativamente nuovo e non consolidato come quello dei biologicals".
L'acquisizione di Valagro lo scorso anno accelererà lo sviluppo di soluzioni biologiche?
"Syngenta ha una consolidata posizione di leadership nel settore dei chemicals e con l'acquisizione di Valagro siamo diventati leader anche nel settore dei biostimolanti. L'obiettivo futuro è quello di sfruttare le nostre tecnologie e il nostro know-how, insieme a quelli di Valagro, per diventare leader anche nel segmento dei biologicals".
