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11 Settembre 2026

Farmaci e intelligenza artificiale, IMEC chiede più dati biologici sperimentali in Europa

Per sfruttare davvero l’intelligenza artificiale nello sviluppo dei farmaci, l’Europa deve investire non solo in capacità di calcolo ma anche nella produzione su larga scala di dati biologici sperimentali


IA salute

L’Unione europea rischia di non sfruttare pienamente il potenziale dell’intelligenza artificiale in ambito farmaceutico se agli investimenti in supercomputer e infrastrutture digitali non affiancherà sistemi dedicati alla produzione di grandi quantità di dati biologici di laboratorio. A sostenerlo, intervenendo pochi giorni fa davanti alla commissione Sanità pubblica del Parlamento europeo, è stata Liesbet Lagae, responsabile delle tecnologie per la salute di IMEC, centro di ricerca belga specializzato in microelettronica, semiconduttori e tecnologie avanzate applicate anche alla salute.

Il nodo centrale della discussione ha riguardato tematiche “TechBio”, un settore che integra biotecnologie, intelligenza artificiale e tecnologie dei semiconduttori. A differenza dei modelli linguistici, che possono essere addestrati utilizzando enormi quantità di testi, i modelli applicati alla biologia necessitano di dati sperimentali prodotti in laboratorio. Per l’industria farmaceutica, modelli predittivi più affidabili possono aiutare a individuare prima le molecole più adatte e con maggiori probabilità di successo nella ricerca, riducendo investimenti e fallimenti. A livello globale sono già in corso 173 programmi di questo tipo basati sull’AI, sessantatré dei quali già impiegati nello sviluppo clinico. Secondo IMEC, iniziative europee come lo European Health Data Space, dedicato soprattutto ai dati sanitari dei pazienti, e le “AI Factories”, centri che mettono a disposizione capacità di calcolo avanzata, non bastano: serve anche un’infrastruttura comune per generare dati biologici sperimentali su larga scala.

https://agenceurope.eu/en/bulletin/article/13930/19/liesbet-lagae-calls-on-european-union-to-invest-in-biological-data-production-to-speed-up-ai-driven-medicines-discovery

Cristoforo Zervos

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