la startup Owkin e AstraZeneca puntano sull’IA #finsubito prestito immediato

Il mondo della sanità sta vivendo un’evoluzione grazie all’adozione di nuove tecnologie. AstraZeneca, gigante farmaceutico svedese-britannico, ha deciso di puntare sull’intelligenza artificiale (IA) per migliorare l’identificazione delle mutazioni genetiche, collaborando con l’azienda di biotecnologia Owkin. L’obiettivo è chiaro: rendere più efficienti i test BRCA, essenziali per diagnosticare precocemente i tumori al seno e alle ovaie.

Un’alleanza tra intelligenza artificiale e medicina

La partnership tra AstraZeneca e Owkin ha portato allo sviluppo di una soluzione innovativa: il gBRCA Pre-Screen, uno strumento basato sull’intelligenza artificiale che promette di migliorare l’identificazione delle mutazioni genetiche gBRCA. Utilizzando il database di Owkin, contenente oltre 6.500 immagini di campioni di pazienti, il sistema è in grado di analizzare biopsie e resezioni per rilevare con precisione le mutazioni. Questa collaborazione permette di velocizzare i tempi di risposta e aumentare il numero di pazienti che possono accedere a test genetici specifici, con un focus particolare sul cancro al seno.

Migliorare l’accessibilità dei test genetici

L’importanza del test BRCA, che consente di individuare le mutazioni nei geni BRCA1 e BRCA2, è ormai riconosciuta a livello mondiale. La nuova soluzione sviluppata da AstraZeneca e Owkin, tuttavia, va oltre, permettendo una diagnosi più rapida e accessibile. Secondo Thomas Clozel, CEO di Owkin, razionalizzare il processo diagnostico è fondamentale per rendere i test BRCA accessibili a un numero crescente di pazienti, specialmente in contesti dove la sanità non riesce a garantire screening rapidi ed efficienti.

Il rischio genetico del cancro al seno

Identificare una mutazione BRCA è cruciale per prevenire e trattare tumori ereditari, come il tumore al seno. Le donne portatrici di una mutazione nei geni BRCA1 o BRCA2 hanno un rischio fino al 70% di sviluppare il cancro entro gli 80 anni, come ha ricordato Kristina Rodnikova, responsabile diagnostica oncologica a livello globale per AstraZeneca. La nuova tecnologia riduce drasticamente i tempi per la diagnosi, consentendo di individuare i pazienti a rischio in meno di un’ora, un passo avanti rispetto ai test convenzionali che possono richiedere settimane.

Obiettivi ambiziosi per il 2030

AstraZeneca e Owkin non si limitano a migliorare l’efficacia dei test genetici, ma guardano al futuro con obiettivi ambiziosi. Le due aziende puntano a identificare migliaia di pazienti con mutazioni gBRCA entro il 2030, soprattutto in paesi come Francia, Germania, Italia, Spagna e Regno Unito. L’implementazione sistematica di questa tecnologia nelle strutture sanitarie dovrebbe consentire di aumentare considerevolmente il numero di diagnosi precoci, offrendo ai pazienti più possibilità di accedere a trattamenti mirati.

Owkin: leader nell’intelligenza artificiale applicata alla medicina

Fondata nel 2016, Owkin è una startup di successo con una chiara missione: utilizzare l’intelligenza artificiale per migliorare la ricerca medica e sviluppare terapie personalizzate. Dopo aver raccolto oltre 300 milioni di dollari e ottenuto lo status di unicorno nel 2021 grazie a un investimento di Sanofi, Owkin si è affermata come leader nel suo settore. Grazie alla sua presenza tra Parigi e New York, la startup collabora con vari centri di ricerca, accelerando la ricerca in oncologia, immunologia e cardiologia attraverso l’utilizzo di dati sanitari e modelli predittivi.

Collaborazioni strategiche con centri di ricerca

Owkin non è nuova alle collaborazioni strategiche. Grazie a partnership con giganti tecnologici come AWS e istituzioni come l’AP-HP (Assistance Publique – Hôpitaux de Paris), la startup ha potuto sviluppare una rete di ricerca ampia e diversificata. Il consorzio francese PortrAIt, di cui fanno parte anche centri di eccellenza come Gustave Roussy e Centre Léon Bérard, è solo un esempio di come Owkin stia ridefinendo il concetto di medicina predittiva, con l’obiettivo di migliorare l’efficacia dei trattamenti attraverso l’apprendimento automatico.