Workshop Online Gratuito: IA Generativa nel BioPharma
L’IA Generativa sta rivoluzionando il settore Biopharma, accelerando la scoperta di nuovi farmaci, ottimizzando i processi produttivi e migliorando la gestione delle pipeline di sviluppo farmaceutico.
Workshop Online Gratuito!
Giovedì 27 Febbraio dalle ore 10:00 alle ore 11:00 del mattino!
Workshop Esclusivo!
Scopri il futuro del BioPharma esplorando applicazioni e infrastrutture di IA Generativa stato dell’arte.
Posti limitati per garantire un'esperienza interattiva.
Modelli di Intelligenza Artificiale Generativa nel BioPharma: dalla scoperta alla produzione.
L’IA Generativa consente di creare un workflow unificato che integra tutte le fasi di sviluppo, dall’identificazione dei target alla produzione ottimizzata in scala.
Questo permette di ridurre i tempi di R&S, i costi di screening, e accelerare drasticamente il time to market.
L’IA Generativa sta ridefinendo il Biopharma: numeri e opportunità
Dai 60 ai 110 miliardi di dollari: il valore economico che l’IA Generativa potrebbe sbloccare nel settore farmaceutico nei prossimi anni.
Fino al 50% di riduzione nei tempi di scoperta di nuove molecole grazie all’IA Generativa.
Riduzione del time-to-market di 6-12 mesi, con impatti diretti su ricavi e vantaggio competitivo.
Le aziende che la adottano oggi saranno i leader di domani. Sei pronto a cogliere questa opportunità?
Cosa Imparerai?
Non solo teoria: in questo workshop scoprirai casi reali, strategie applicabili e strumenti concreti per portare l’IA Generativa nella tua azienda.
1. Introduzione all'IA Generativa nel BioPharma
L’Intelligenza Artificiale Generativa sta cambiando radicalmente il modo in cui vengono scoperti, sviluppati e prodotti i farmaci. Non si tratta più di una promessa futura, ma di una realtà concreta che sta già generando impatti misurabili su tempi, costi e qualità della ricerca farmaceutica.
Cos’è l’IA Generativa e perché è rilevante nel Biopharma?
L’IA Generativa è una categoria di modelli avanzati in grado di creare nuove soluzioni piuttosto che limitarsi ad analizzare dati preesistenti.
In ambito Biopharma, questo significa:
- Generare nuove molecole e proteine con proprietà ottimizzate per specifici target terapeutici.
- Accelerare la fase di ricerca preclinica, riducendo la dipendenza da test di laboratorio lunghi e costosi.
- Ottimizzare processi produttivi attraverso modelli generativi in grado di simulare e prevedere scenari complessi.
Quali sono le tipologie di modelli rilevanti per il settore?
L’IA Generativa si declina in diverse tecnologie, ognuna con applicazioni specifiche nel Biopharma:
- Modelli autoregressivi (es. GPT, LLaMA): utilizzati per la generazione di testi scientifici e report di analisi.
- Modelli di diffusione (es. RFdiffusion): fondamentali per il design di proteine e nuove strutture molecolari.
- Autoencoder e modelli flow-based: meno diffusi ma con potenziale nell’ottimizzazione di dati clinici e preclinici.
- Foundation Models specializzati per il settore farmaceutico, già in grado di accelerare il processo di discovery di nuovi farmaci (es. MolMIM, SAFE-GPT, ESMFold).
2.1. Applicazioni & Workflow nel Biopharma - Generazione e Ottimizzazione di Molecole
L’IA Generativa sta rivoluzionando il campo della drug discovery, consentendo di progettare nuove molecole con caratteristiche ottimizzate in tempi record.
Come funziona?
Generazione iniziale: Algoritmi come SAFE-GPT, MolMIM e GenMol creano librerie di migliaia di molecole ex-novo.
Scoring & Valutazione: Le molecole vengono testate virtualmente con modelli predittivi (QED, ADMET, docking).
Iterazione & Ottimizzazione: Le migliori molecole vengono modificate e affinate per migliorarne le proprietà terapeutiche.
High Performance Computing (HPC) Scaling: I modelli vengono scalati su infrastrutture ad alte prestazioni per simulare milioni di interazioni in tempi rapidi.
Benefici chiave:
- Riduzione del tempo di screening da anni a settimane.
- Creazione di composti ottimizzati con proprietà target-specific.
- Abbattimento dei costi preclinici, accelerando il time-to-market.
2.2 Applicazioni & Workflow nel Biopharma - Design di Proteine e Biologics
L’IA Generativa non si ferma alle piccole molecole: può progettare proteine, anticorpi e biologics con applicazioni innovative.
Predizione strutturale: Modelli come AlphaFold e ESMFold generano la struttura 3D di proteine sconosciute.
Design di Ligandi: Utilizzando RFdiffusion e SAFE-GPT, si creano molecole in grado di legarsi alle proteine target.
Validazione & Refinement: Simulazioni di docking molecolare (DiffDock) affinano le interazioni per migliorare l’affinità e la stabilità.
2.3 Applicazioni & Workflow nel Biopharma - Ottimizzazione dei Processi Produttivi in Pharma
L’IA Generativa può essere impiegata anche per migliorare la produzione farmaceutica, dalla pianificazione delle linee alla gestione della supply chain.
Un workflow efficace per l’ottimizzazione industriale
Raccolta dati: Sensori IoT e database di produzione forniscono parametri di processo in tempo reale.
Generazione di scenari: Modelli generativi e reinforcement learning propongono configurazioni ottimizzate per reattori, fermentazione e scheduling produttivo.
Simulazione & Validazione: Si testano gli scenari in ambiente virtuale, selezionando quelli più efficienti.
Deploy & Feedback loop: Le soluzioni migliori vengono implementate e migliorate continuamente.
Impatti concreti:
- Riduzione del waste produttivo e miglioramento delle rese.
- Ottimizzazione dell’energia e delle materie prime, riducendo i costi di produzione.
- Minore dipendenza da test fisici, grazie a simulazioni ad alta precisione.
3.1 Infrastruttura HPC - Perché un’infrastruttura dedicata?
L’uso dell’IA Generativa nel Biopharma porta con sé tre grandi sfide infrastrutturali. Senza una strategia High-Performance Computing (HPC) adeguata, l’adozione di questa tecnologia rischia di essere inefficace e non scalabile.
Perché?
Potenza computazionale
La generazione e il test di nuove molecole richiedono miliardi di calcoli in parallelo.
L’addestramento di foundation models per chimica e proteine può richiedere centinaia di GPU per settimane.
Senza HPC, molte simulazioni richiederebbero mesi o anni per essere completate.
Riservatezza e proprietà intellettuale
Le aziende farmaceutiche gestiscono dati proprietari critici (composti chimici, studi preclinici, modelli predittivi).
Le opzioni on-premise o colocation privata offrono un maggiore controllo rispetto a soluzioni cloud pubbliche.
Sicurezza e compliance
Il settore farmaceutico è vincolato da normative stringenti (FDA, GxP, GDPR).
Un’infrastruttura dedicata consente di tracciare, monitorare e certificare ogni passaggio computazionale.
3.2 Infrastruttura HPC - On-Premise vs Cloud: Quale Strategia Adottare?
L’implementazione di un’infrastruttura HPC può avvenire con tre modelli principali:
HPC On-Premise (Data Center Aziendale)
Pro: Controllo totale sui dati, latenza ridotta, costi ottimizzati su utilizzo continuativo.
Contro: Investimento iniziale elevato, necessità di personale specializzato.
Cloud Computing (AWS, Google Cloud, Azure)
Pro: Scalabilità immediata, costi operativi diluiti, facilità di implementazione.
Contro: Costo elevato su workload intensivi, minore controllo sulla privacy dei dati.
Modello Ibrido (On-Prem + Cloud)
Pro: Flessibilità di scalare su richiesta, mantenendo la sicurezza dei dati core on-prem.
Contro: Complessità gestionale, necessità di integrazione avanzata.
Best Practice: Le aziende farmaceutiche stanno adottando modelli ibridi, con HPC dedicato per workload sensibili e cloud per scalabilità elastica.
3.3 Infrastruttura HPC - Cosa Serve per Addestrare & Usare Foundation Models?
L’addestramento e l’uso di modelli di IA Generativa nel Biopharma richiede requisiti computazionali estremamente elevati. Senza un’infrastruttura HPC robusta, il potenziale dell’IA Generativa nel Biopharma resta limitato.
Training Massivo (Addestramento di Modelli)
Un foundation model da 2-5 miliardi di parametri può richiedere centinaia di GPU per settimane.
I costi operativi possono raggiungere milioni di dollari all’anno.
Sono necessarie data pipeline ottimizzate per gestire terabyte di sequenze molecolari e strutture proteiche.
Inferenza su Larga Scala (Screening e Generazione di Molecole)
Generare milioni di composti e valutarli in-silico richiede calcolo parallelo massivo.
Una pipeline HPC efficiente riduce il tempo di elaborazione da mesi a giorni.
Inoltre, permette simulazioni real-time per screening rapido e ottimizzazione iterativa.
Perché Partecipare?
Gratuito.
Non dovrai pagare nulla e potrai estenderlo anche ai tuoi colleghi e collaboratori.
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