Dopo un decennio di promesse non mantenute, Recursion Pharmaceuticals scommette su un nuovo leader per tradurre finalmente la sua piattaforma di scoperta di farmaci basata sull’intelligenza artificiale in terapie commerciabili. Najat Khan, il nuovo CEO dell’azienda, prende il timone in mezzo alle crescenti perdite finanziarie e allo scetticismo sul fatto che l’intelligenza artificiale possa davvero rivoluzionare l’industria farmaceutica.
La sfida: un decennio di potenziale insoddisfatto
Fondata nel 2014, Recursion aveva inizialmente promesso di fornire 100 nuovi farmaci entro un decennio utilizzando l’intelligenza artificiale per accelerare il processo di scoperta di farmaci, tradizionalmente lento e costoso. La realtà è stata completamente diversa. Nonostante investimenti significativi, l’azienda non ha ancora immesso sul mercato un solo farmaco. Il prezzo delle sue azioni è crollato dell’86% dalla sua IPO nel 2021, lasciandola con una capitalizzazione di mercato di 2,2 miliardi di dollari. Gli ultimi mesi hanno visto misure drastiche, tra cui tagli agli oleodotti e riduzioni della forza lavoro (per un totale del 20% da agosto 2024), insieme a perdite vertiginose di 716 milioni di dollari a fronte di una contrazione dei ricavi (scesi di un terzo a 44 milioni di dollari).
Mandato di Khan: trasformare le promesse in profitti
Najat Khan, che assumerà ufficialmente il ruolo di CEO il 1° gennaio, porta con sé un track record nella creazione di team di intelligenza artificiale presso Johnson & Johnson. Il suo compito è chiaro: dimostrare che l’approccio basato sull’intelligenza artificiale di Recursion può superare il tasso di fallimento notoriamente elevato del settore (attualmente pari al 90%) e fornire farmaci in modo più rapido ed economico rispetto ai metodi convenzionali.
“Molte persone quando sono andato a Recursion hanno detto: ‘Cambiare le regole su come viene prodotta la medicina è davvero difficile’. Io ho risposto, ‘Va bene, sfida accettata’”, ha detto Khan a Forbes nella sua prima intervista come CEO designato.
Il collo di bottiglia nella scoperta dei farmaci basati sull’intelligenza artificiale
L’industria farmaceutica deve far fronte a costi di ricerca e sviluppo paralizzanti (3,5 miliardi di dollari per farmaco, con una media di 10 anni per la commercializzazione). L’intelligenza artificiale offre una soluzione teorica: accelerare la scoperta, ridurre i tassi di fallimento e, in definitiva, abbassare i costi. Tuttavia, tradurre questa teoria in risultati tangibili si è rivelato difficile.
Il gasdotto della ricorsione: germogli verdi di progresso?
Khan indica la pipeline interna di Recursion, comprese le potenziali terapie per il cancro e le malattie rare, come prova dei progressi. Un candidato promettente prende di mira una malattia genetica ereditaria che porta al cancro del colon. I primi dati clinici sono attesi entro poche settimane.
L’azienda evidenzia anche i recenti pagamenti importanti da parte dei giganti farmaceutici, compreso un accordo da 30 milioni di dollari con Roche e Genentech per la mappatura di cellule immunitarie specializzate. Ciò suggerisce la convalida da parte del settore della piattaforma di Recursion.
La sfida dei dati: decodificare la biologia
Un ostacolo fondamentale nella scoperta di farmaci basati sull’intelligenza artificiale è la natura frammentata e incompleta dei dati biologici. La ricorsione sta tentando di creare una mappa completa di geni, proteine e dati dei pazienti, sostenendo che ciò è essenziale affinché l’intelligenza artificiale funzioni in modo efficace.
“Non è possibile creare farmaci finché non si hanno questa mappa e questi dati”, ha sottolineato Khan. “Devi iniziare proprio dall’inizio.”
Lo scetticismo resta
Nonostante questi sforzi, lo scetticismo persiste. L’analista di Jefferies Dennis Ding valuta la ricorsione come un “blocco”, riconoscendo il potenziale della piattaforma ma avvertendo che la convalida richiederà tempo e che le letture cliniche potrebbero essere difficili da interpretare.
La conclusione
Najat Khan deve affrontare una dura battaglia per dimostrare che l’approccio basato sull’intelligenza artificiale di Recursion può mantenere le sue promesse. I prossimi anni saranno fondamentali per determinare se questa visione ambiziosa potrà tradursi in risultati tangibili o se l’azienda rimarrà un altro ammonimento nel perseguimento della scoperta di farmaci basati sull’intelligenza artificiale.
