Negli ultimi dodici mesi l’intelligenza artificiale applicata alle scienze della vita ha superato una soglia critica. Non si tratta più di singoli casi di successo nel drug discovery o di accelerazioni incrementali nella modellazione molecolare, ma dell’emergere di una vera infrastruttura industriale dell’AI biomedicale, fondata su modelli di frontiera, piattaforme software specializzate e partnership strutturali tra big tech, pharma e startup deep-tech. Le iniziative annunciate da NVIDIA, Eli Lilly, Owkin, Basecamp Research e Speechmatics delineano con chiarezza una traiettoria comune: l’AI non è più solo uno strumento di supporto alla ricerca, ma una componente strutturale dei processi biologici, clinici e industriali.
Il punto di svolta è rappresentato dall’adozione sistematica di foundation model biologici, addestrati su dataset multimodali di scala senza precedenti, e dalla loro integrazione diretta con piattaforme di calcolo accelerato. In questo contesto, la distinzione tradizionale tra ricerca, sviluppo e produzione tende progressivamente a sfumare.
Il laboratorio congiunto NVIDIA–Lilly: dall’AI per il drug discovery all’AI come motore della R&D farmaceutica
La creazione del Co-Innovation Lab tra NVIDIA ed Eli Lilly segna un passaggio chiave nell’evoluzione del rapporto tra industria farmaceutica e intelligenza artificiale. Non si tratta di una collaborazione limitata a specifici progetti di scoperta di farmaci, ma di un’iniziativa pensata per ripensare l’intero ciclo di vita della ricerca farmaceutica attraverso l’AI.
Il laboratorio nasce con l’obiettivo di sviluppare e validare workflow AI-native per la scoperta di nuovi candidati terapeutici, l’ottimizzazione delle molecole e la comprensione dei meccanismi biologici complessi. Al centro vi è l’utilizzo di modelli generativi e predittivi addestrati su dati chimici, genomici e clinici, eseguiti su infrastrutture NVIDIA ottimizzate per il calcolo scientifico ad alte prestazioni.
Il dato rilevante non è solo la potenza computazionale, ma il fatto che Lilly stia internalizzando competenze e strumenti AI come asset strategico di lungo periodo. L’AI viene così trattata come una capability core della R&D, al pari delle piattaforme di screening o delle infrastrutture di laboratorio avanzate.
BioNeMo: la standardizzazione dell’AI biologica passa dalle piattaforme
Il secondo tassello fondamentale è l’evoluzione di NVIDIA BioNeMo, piattaforma pensata per rendere accessibile e industrializzabile l’uso di modelli AI nel contesto biologico. L’estensione di BioNeMo con modelli open, toolkit specializzati e pipeline preconfigurate risponde a una necessità chiara del settore: ridurre la frammentazione tecnologica che oggi rallenta l’adozione dell’AI nelle scienze della vita.
BioNeMo si posiziona come layer intermedio tra infrastruttura di calcolo e applicazioni biologiche, consentendo a ricercatori e aziende di lavorare su modelli per proteine, RNA, DNA e molecole senza dover costruire ogni volta stack personalizzati. Questo approccio abbassa drasticamente la barriera all’ingresso per l’AI avanzata, accelerando la transizione da progetti sperimentali a sistemi operativi in produzione.
Dal punto di vista industriale, la standardizzazione proposta da BioNeMo ha un impatto potenzialmente paragonabile a quello che CUDA ha avuto per il calcolo accelerato: crea un ecosistema condiviso, favorisce la riusabilità dei modelli e consente una più rapida iterazione scientifica.
Basecamp Research e l’AI per la biologia programmabile
Se BioNeMo rappresenta l’infrastruttura, Basecamp Research introduce una visione radicalmente nuova sul piano dei modelli. Il lancio dei primi AI model dedicati all’inserimento genico programmabile segna un passo in avanti verso una biologia computazionale non più limitata alla previsione, ma capace di progettare interventi biologici complessi.
I modelli sviluppati da Basecamp Research sono addestrati su una combinazione di dati genomici tradizionali e sequenze biologiche rare, raccolte attraverso partnership scientifiche globali. L’obiettivo è comprendere e modellare meccanismi di integrazione genetica che finora erano poco esplorati o difficilmente accessibili.
Questo approccio apre scenari nuovi per la terapia genica, la biologia sintetica e l’ingegneria cellulare. L’AI non si limita a suggerire correlazioni, ma diventa uno strumento di progettazione biologica, in grado di guidare esperimenti e ridurre drasticamente i tempi di sviluppo.
Owkin e la frontiera dei foundation model biologici
Owkin si colloca su un livello ancora più ambizioso, lavorando esplicitamente allo sviluppo di foundation model biologici orientati a quella che l’azienda definisce Biological Artificial Super Intelligence. Al di là della terminologia, il punto centrale è la costruzione di modelli in grado di integrare dati multi-scala: genomica, imaging, dati clinici longitudinali e outcome terapeutici.
Grazie all’accelerazione fornita dalle piattaforme NVIDIA, Owkin sta spingendo questi modelli verso dimensioni e complessità tali da consentire inferenze trasversali tra domini biologici diversi. Il risultato è un sistema che non si limita a predire risposte terapeutiche, ma che può supportare decisioni cliniche, stratificazione dei pazienti e progettazione di trial più efficienti.
Questo approccio evidenzia un cambiamento strutturale: l’AI non è più confinata alla fase preclinica, ma diventa un elemento centrale dell’interazione tra ricerca, clinica e regolamentazione.
Infrastrutture sanitarie AI-ready: il ruolo di Speechmatics e Sully AI
La trasformazione dell’AI biomedicale non riguarda solo la scoperta di farmaci o la biologia computazionale. La partnership tra Speechmatics e Sully AI mostra come anche l’infrastruttura informativa sanitaria stia evolvendo per supportare sistemi AI avanzati.
L’obiettivo della collaborazione è scalare infrastrutture di riconoscimento vocale e comprensione del linguaggio specificamente ottimizzate per il contesto sanitario. In un settore in cui la qualità dei dati clinici è spesso il collo di bottiglia principale, la capacità di acquisire informazioni strutturate da interazioni vocali rappresenta un fattore abilitante cruciale.
Questa dimensione infrastrutturale è spesso sottovalutata, ma risulta determinante per l’adozione reale dell’AI in sanità. Senza pipeline di dati affidabili, sicure e scalabili, anche i modelli più avanzati rimangono confinati a contesti sperimentali.
Convergenza tecnologica e implicazioni strategiche
Considerate nel loro insieme, queste iniziative delineano una convergenza netta tra AI, biologia e infrastrutture industriali. NVIDIA emerge come attore trasversale, capace di fornire il layer computazionale e software su cui si innestano strategie molto diverse tra loro: dalla big pharma alle startup di biologia sintetica, fino alle piattaforme di dati clinici.
Il dato strutturale è che l’AI biomedicale sta assumendo le caratteristiche di una piattaforma industriale, non più di una collezione di strumenti sperimentali. Questo implica nuovi modelli di investimento, nuove competenze richieste e una crescente integrazione tra ricerca scientifica, ingegneria del software e governance dei dati.
Nel medio termine, la competizione non si giocherà solo sulla qualità dei singoli modelli, ma sulla capacità di costruire ecosistemi completi: modelli fondativi, infrastrutture scalabili, dati di alta qualità e integrazione nei processi regolatori e clinici. È su questo terreno che si definiranno i leader della prossima generazione di innovazione biomedicale.
