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20 settembre 2017

Ora Google investe sui farmaci anti-cancro

La società finanzia una startup che intende sviluppare nuovi trattamenti con il machine learning

Dal numero di pagina99 in edicola dal 15 settembre e in edizione digitale

Nel 2013 ha fondato Calico con l’obiettivo di combattere l’invecchiamento. Adesso Google, insieme a un gruppo di investitori guidati da Lilly Asia Ventures (il braccio asiatico del gruppo farmaceutico americano Eli Lilly), si propone di sconfiggere anche il tumore. Google Ventures (GV), il braccio finanziario di Mountain View, è infatti tra gli undici finanziatori che la scorsa settimana hanno investito 92,7 milioni di dollari in Gritstone Oncology, biotech californiana che utilizza il machine learning per sviluppare nuovi trattamenti anti-cancro.

L’operazione conferma l’interesse crescente verso il business medico e farmaceutico di Alphabet (la società a cui fa capo Google) e degli altri grandi gruppi della Silicon Valley (Facebook e Microsoft su tutti), intenzionati a far fruttare anche in questo settore la propria competenza nel trattare e analizzare grandi quantità di dati.

In precedenza, tramite GV, Google aveva già investito in una serie di startup attive nel settore delle scienze della vita e nella ricerca genetica, tra cui 23andMe, Flatiron Health e Foundation Medicine. Quello in Gritstone Oncology è però il primo investimento in una società che ha come obiettivo quello di sviluppare una terapia specifica contro il tumore. Fondata due anni fa, Gritstone si propone di utilizzare il machine learning – l’insieme di tecnologie che permettono ai software di imparare direttamente dalle informazioni che processano senza l’intervento esterno dei programmatori – per sviluppare farmaci immunoterapici altamente targettizzati, un tipo di trattamento che combatte il cancro innescando la risposta immunitaria dell’organismo.

Il problema è che finora i test clinici con farmaci immunoterapici si sono rivelati efficaci solo su una minoranza di pazienti, uno su cinque. Gritstone è convinta che tramite il machine learning riuscirà a sviluppare trattamenti più sofisticati e targettizzati per ogni specifico individuo, ovvero quello che gli esperti definiscono medicina di precisione. Per riuscirci la società ha creato una grande banca dati con migliaia di informazioni – ottenute attraverso l’analisi molecolare – su oltre 200 tipi di tumore. L’idea è utilizzare gli algoritmi dei computer per analizzare e collegare questa enorme mole di dati, individuare pattern ricorrenti che sfuggono alla capacità di osservazione umana e insegnare alle macchine a identificare automaticamente i diversi tumori e il migliore trattamento per ogni paziente.

[foto in apertura di Scott Olson / Getty Images]

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