La ricerca e sviluppo farmaceutico viene affidata sempre più a laboratori autonomi guidati dall’intelligenza artificiale (AI), e le persone dietro di loro affermano che il ruolo dei ricercatori umani potrebbe presto essere trasformato ma non sostituito.
Fondamentalmente, i laboratori autonomi comprendono due cose: macchinari automatizzati, come bracci robotici o bioreattori, e agenti di intelligenza artificiale che guidano questi macchinari. Gli sviluppatori di questi sistemi affermano che i recenti progressi nell’intelligenza artificiale hanno accelerato i progressi nella sofisticazione e nell’adozione di queste tecnologie per la ricerca e lo sviluppo in tutto il settore biofarmaceutico.
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Una migliore intelligenza artificiale avvicina questi sistemi alla completa automazione, in modo tale che siano in grado non solo di eseguire esperimenti in modo indipendente, ma anche di pianificarli e di apprendere dai dati prodotti per prendere decisioni scientifiche.
I laboratori autonomi o i laboratori a guida autonoma (SDL) promettono tempi di ciclo sperimentali notevolmente aumentati che ridurrebbero i costi di sviluppo dei farmaci e incoraggerebbero l’innovazione per le modalità emergenti e le malattie poco servite. Tuttavia, come in altri settori, l’invasione dell’intelligenza artificiale che guida la ricerca e sviluppo automatizzata ha portato a temere che molti ricercatori umani potrebbero diventare obsoleti.
Coloro che lavorano su laboratori autonomi affermano che la tecnologia potrebbe invece ridefinire la ricerca biofarmaceutica come una collaborazione tra intelligenza artificiale e ricercatori, e non sostituire gli scienziati. Suggeriscono che il ruolo degli esseri umani nella ricerca e sviluppo diventerà più concettuale, orchestrando la direzione generale della ricerca man mano che l’intelligenza artificiale assumerà una maggiore responsabilità per i dettagli tecnici.
Cos’è un laboratorio autonomo?
UN 2020 Biologia dei sistemi molecolari carta ha stabilito uno spettro di autonomia per i laboratori biologici, preso in prestito da un quadro per l’autonomia dei veicoli creato dalla Society of Automotive Engineers. Partendo dal livello 0 – nessuna autonomia – si arriva al livello 5, in cui “gli esseri umani fissano solo obiettivi e ricevono risultati”.
Autori di a 2024 Recensioni chimiche carta si è spinto oltre dividendo la scala a cinque livelli in due assi: hardware e software.
Robot, reattori automatizzati e analisi dell’intelligenza artificiale sono la base comune dei laboratori autonomi, secondo Paloma Prieto, vicepresidente delle operazioni presso Telescope Innovations con sede a Vancouver, in Canada. L’azienda di tecnologia chimica lavora sia su singoli pezzi di hardware automatizzato, come il suo strumento di analisi online DirectInject-LC, sia su laboratori autonomi completamente integrati, nei quali Prieto afferma che esiste un interesse globale.
Nel dicembre 2025, Telescope ha installato il primo laboratorio autonomo della Corea del Sud per l’Associazione coreana dei produttori farmaceutici e biofarmaceutici (KPBMA). Nel gennaio 2025, l’azienda ha creato un secondo laboratorio per Pfizer.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale sta sbloccando la vera automazione
Le tecnologie di laboratorio robotiche si sono precedentemente rivelate difficili da usare e sono state sottoutilizzate, secondo Nick Edwards, PhD, CEO di Potato, sviluppatore di intelligenza artificiale con sede a Seattle, Washington. I progressi nell’intelligenza artificiale hanno cambiato la situazione, dice; Gli agenti di intelligenza artificiale hanno reso possibile la vera autonomia e hanno consentito ai ricercatori di interfacciarsi più facilmente con i macchinari di laboratorio automatizzati.
Potato è un’azienda in fase iniziale il cui modello di intelligenza artificiale “Tater” è “un sistema multi-agente che abbiamo costruito che utilizza strumenti e ragioni attraverso le informazioni scientifiche”, secondo Edwards. “Puoi fornirgli dati grezzi, lui li analizzerà, li interpreterà alla luce della letteratura; possiamo pianificarne gli esperimenti”, spiega.
Edwards, un neuroscienziato di formazione, afferma di aver considerato per la prima volta l’automazione del lavoro di laboratorio durante la sua ricerca di dottorato quando eseguiva esperimenti sulle cellule cerebrali. I rapidi tempi di risposta sono diventati fondamentali per il suo lavoro e, anni dopo, quando è stato rilasciato ChatGPT, il modello di linguaggio di grandi dimensioni per l’intelligenza artificiale generativa di OpenAI, Edwards ha cercato di applicare l’intelligenza artificiale per accelerare la ricerca biologica.
Ha convalidato il ruolo di Tater quando ha fornito all’agente IA i vecchi dati della sua tesi di dottorato ed è stato in grado di generare rapidamente figure che gli avevano richiesto ore per essere create. Edwards ha quindi fornito a Tater i dati non pubblicati di un esperimento fallito e in pochi minuti l’agente IA ha identificato possibili problemi con l’esperimento e ha offerto soluzioni.
Sia Edwards che Prieto parlano di “chiusura del ciclo” nella sperimentazione biochimica, in cui gli agenti di intelligenza artificiale che supervisionano i macchinari automatizzati possono pianificare ed eseguire esperimenti, quindi imparare dai dati per prendere decisioni per esperimenti futuri in modo indipendente.
Questo tipo di automazione completa gestita da un’intelligenza artificiale autosufficiente è più vicina di quanto molti possano pensare, secondo Alexander Tobias, PhD, ricercatore precedentemente presso la MITRE Corporation, che gestisce centri di ricerca e sviluppo finanziati dal governo degli Stati Uniti. Dice che alcuni sviluppatori potrebbero avvicinarsi all’automazione di livello 5, che ha descritto con un coautore nel 2025 Scienza aperta della Royal Society carta come “uno scienziato ricercatore a tutti gli effetti (artificialmente) intelligente”.
Collaborazione tra esseri umani e intelligenza artificiale
Le implicazioni dell’adozione di laboratori autonomi per l’industria biofarmaceutica potrebbero essere sismiche. In sostanza, secondo Hector Garcia Martin, PhD, scienziato del Lawrence Berkeley National Laboratory con sede a Oakland, in California, la velocità delle prime attività di ricerca e sviluppo nello sviluppo di farmaci potrebbe essere drasticamente aumentata. Secondo lui, oltre al ritmo fisico del lavoro, i sistemi autonomi possono anche mitigare i ritardi dovuti a tentativi ed errori prevedendo i risultati e dirigendo gli esperimenti di conseguenza.
Maggiori velocità e minori costi potrebbero avere effetti a catena. Con la diminuzione del costo dei dati, aree come la ricerca sulle malattie rare potrebbero ricevere maggiore attenzione, afferma Prieto.
Tuttavia, con i laboratori autonomi che si avvicinano al livello di automazione 5, come sostiene Tobias, il ruolo dei ricercatori umani nella ricerca e sviluppo viene messo in discussione. Tuttavia, Tobias afferma che l’intelligenza artificiale è “altamente complementare agli esseri umani”.
Edwards e Prieto vedono il ruolo dei ricercatori umani cambiare radicalmente come parte di questo. “Non stiamo cercando di sostituire i chimici”, afferma Prieto. Gli scienziati detteranno il “gusto” generale, nelle parole di Edwards, stabilendo le domande generali e le direzioni della ricerca sull’intelligenza artificiale, che poi definirà le specifiche sperimentali.
Ciò comporta, secondo Edwards, una democratizzazione di una scienza più intuitivamente accessibile, analoga alla “codifica delle vibrazioni” nello spazio di sviluppo del software post-intelligenza artificiale, che secondo Martin potrebbe aumentare le opportunità umane nella ricerca e sviluppo.
Tuttavia, ci sono alcune preoccupazioni inevitabili. Tobias osserva che i brevetti, anche per le scoperte farmaceutiche, vengono attualmente concessi solo agli esseri umani che danno un contributo inventivo. Se il lavoro guidato dall’intelligenza artificiale diventa centrale nella scoperta di farmaci, potrebbe essere necessaria una riforma dei brevetti.
Limitazioni all’adozione del laboratorio autonomo
Edwards e Prieto affermano che la maggior parte dei loro affari viene condotta con aziende farmaceutiche più grandi. C’è una crescente attenzione da parte delle grandi aziende farmaceutiche nella costruzione di sistemi autonomi interni, afferma Prieto. Ma date le dimensioni e la burocrazia delle grandi aziende farmaceutiche, e la loro intrinseca difficoltà ad adattarsi rapidamente, le aziende più piccole come Telescope possono svolgere un ruolo significativo, aggiunge.
Sebbene l’interesse per i laboratori autonomi sia prevalentemente commerciale, esiste anche un certo grado di adozione da parte del governo, osserva Martin. Nel dicembre 2025, il Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti ha incaricato lo sviluppatore Ginkgo Bioworks di costruire una piattaforma autonoma di fenotipizzazione microbica per 47 milioni di dollari.
La chiave per l’adozione di laboratori autonomi sarà il loro costo. Secondo Tobias, il costoso hardware automatizzato coinvolto potrebbe rappresentare un ostacolo a un’adozione più ampia, e quindi afferma che potrebbe essere vantaggioso per i laboratori adottare una maggiore infrastruttura di intelligenza artificiale continuando a fare affidamento in gran parte su tecnici umani. Nel frattempo, Prieto afferma che l’ostacolo più grande è il costo significativo della formazione dei ricercatori per l’utilizzo di questi nuovi sistemi.
Lei e Martin notano anche che i limiti dell’intelligenza artificiale frenano ulteriormente le capacità dei laboratori autonomi. Una buona intelligenza artificiale, non importa quanto sofisticata, si basa su buoni dati e Tobias sottolinea che rimangono punti ciechi nei dati su cui l’intelligenza artificiale non viene addestrata. Principalmente, afferma che la sottostima degli esperimenti falliti nella letteratura scientifica significa che l’intelligenza artificiale potrebbe non riuscire a prevedere in anticipo risultati nulli.
Tobias afferma inoltre che i laboratori autonomi, pur essendo altamente competenti in attività di routine come l’elaborazione di campioni biologici o l’esecuzione di cromatografie, hanno un utilizzo limitato quando si affrontano lavori non di routine. La natura della ricerca e sviluppo biofarmaceutico sta spesso cambiando poiché nuovi problemi richiedono soluzioni innovative. Tobias afferma che il tempo necessario per riprogrammare i laboratori per affrontare nuovi compiti richiede troppo tempo per essere pratico, lasciando forse un ruolo duraturo ai ricercatori umani.
