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La nuova vita digitale dei farmaci
Il costo di lancio di un nuovo farmaco sul mercato non è mai stato così alto.
27 juillet 2021
Secondo gli studi, il costo medio ammonta a USD 1.3 miliardi. Inoltre, il processo è lungo e richiede spesso più di 10 anni per portare una scoperta di laboratorio all'approvazione da parte della Food & Drug Administration (FDA) e infine nelle mani dei pazienti.
In aggiunta, solo il 10% dei farmaci che iniziano test preclinici giungono al termine.2 Secondo uno studio condotto da Deloitte, i rendimenti associati all’attività di ricerca e sviluppo di un nuovo farmaco sono diminuiti dal 10,1% nel 2010 all'1,9% nel 2019.3 Nel 2020, la FDA ha approvato 53 nuovi farmaci, il secondo numero più alto in oltre 20 anni, a fronte di 123.000 test clinici attualmente in corso negli Stati Uniti.4
Anche in seguito a un lancio andato a buon fine, far arrivare il farmaco giusto nelle mani del paziente giusto non è così immediato come si potrebbe pensare, in quanto insorgono spesso complicazioni legate alla copertura assicurativa del paziente (o alla sua mancanza), ai programmi di co-payment, alla conoscenza del farmaco da parte dei medici, ecc. I rappresentanti del settore farmaceutico, la cui missione è informare i medici in merito ai nuovi farmaci, impiegano la maggior parte del loro tempo in viaggio e cercando di interloquire di persona con i medici negli intervalli tra un paziente e l'altro. Tali colloqui durano in media solo tre minuti, il che consente ai rappresentanti di vendita soltanto di consegnare campioni e brochure informative.5 Risultare efficaci in tre minuti è una grande sfida.
"Questo [il collegamento di centri, pazienti e sponsor attraverso Veeva Clinical Network] apre una nuova prospettiva per il settore, che nel tempo potrebbe rendere i test [clinici] il 25% più veloci con il 25% dei costi in meno."Peter Gassner, co-fondatore e CEO, Veeva Systems, marzo 2021 (earnings call fiscale T4 2021)
La non osservanza della terapia costituisce quindi un problema serio, in quanto influenza l'esito del trattamento, conduce a un peggioramento della malattia e aumenta la spesa sanitaria. Alcuni la chiamano "il killer silenzioso". Ricerche estensive hanno mostrato che, persino nei Paesi sviluppati, il rispetto delle terapie prescritte avviene solo nel 50% dei casi, e che la metà dei casi d’inosservanza è su base intenzionale.6 I tassi di osservanza sono tipicamente inferiori tra i pazienti che soffrono di malattie croniche rispetto a quelli con condizioni acute.
Stiamo assistendo a un'accelerazione dell'innovazione in tutte le diverse fasi di sviluppo di farmaci (cfr. pittura 1). L'IA e il machine learning hanno appena iniziato a mostrare il loro potenziale di utilizzo, e le possibilità sembrano illimitate. Alcune di esse potrebbero cambiare positivamente il volto della biologia e del settore sanitario.
Pittura 1: Le diverse fasi di sviluppo di farmaci
Fonti: Credit Suisse, sulla base di KEYRUS | 4 ways Digital Health is helping big pharma in modernizing clinical trials
L’attività di ricerca e sviluppo computazionale sta rivoluzionando la ricerca farmacologica
Tradizionalmente, la scoperta di nuovi farmaci avviene a seguito di numerose reiterazioni nell’ambito di prove ed errori. Si tratta di un processo lento, inefficiente, molto costoso in termini di manodopera ed esposto a elevate percentuali di fallimento. Anche solo per identificare un obiettivo e validare un "hit compound”, ovvero una molecola che svolga l’azione richiesta in un test di screening e che potrebbe poi divenire un farmaco, sono necessari anni e milioni di dollari.
Le società di ricerca e sviluppo computazionale si propongono di migliorare tale processo attraverso l'offerta di strumenti di simulazione che consentono agli scienziati di prevedere le proprietà dei farmaci e di progettarne di nuovi sulla base di modelli, così come i motori degli aerei vengono progettati e simulati virtualmente prima che il prototipo venga fabbricato. Tale possibilità potrebbe ridurre significativamente i tempi di sviluppo dei farmaci, migliorandone al contempo la qualità finale.
Un esempio è stato il gigantesco passo in avanti di AlphaFold, sviluppato da Alphabet DeepMind, che utilizza il deep learning per prevedere con elevata precisione la struttura 3D delle proteine.7 Alcuni ritengono che trasformerà la biologia. L'IA di Google ha mostrato inoltre grandi potenzialità nello screening del cancro ai polmoni e mammografico sulla base delle scansioni TC, ottenendo risultati migliori rispetto ai radiologi umani.8
Lo scorso anno, in partnership con Eli Lilly, Abcellera, una società di sviluppo di anticorpi terapeutici di nuova generazione, ha dato vita in soli nove mesi al primo trattamento anticorpale in risposta alla pandemia di COVID-19.9 Abcellera sottopone a screening diversi sistemi immunitari umani al fine di individuare nuovi anticorpi, utilizzando strumenti come microfluidi, analisi monocellulari, genomica ad alto rendimento, machine learning e hyper-scale data science. Dal ricevimento di un campione di anticorpi COVID-19 proveniente da un paziente ricoverato, la società è passata alla fase di sperimentazione umana in soli 90 giorni. Bamlanivimab ha ricevuto l'autorizzazione all'uso di emergenza da parte della FDA a novembre 2020.
Un'altra società, Recursion Pharmaceuticals, utilizza machine learning, strumenti computazionali per big data, robotica di laboratorio e banche dati per analizzare le potenziali interazioni chimiche delle immagini proteiche derivate. Il suo obiettivo è ampliare l'insieme di punti di partenza potenziali e identificare in anticipo i fallimenti nel processo di scoperta di farmaci.
Le pressioni verso l'abolizione della sperimentazione animale sono un altro fattore a favore delle simulazioni computazionali. Nel 2019, la US Environmental Protection Agency (EPA) si è impegnata a ridurre del 30% le proprie richieste di finanziamento per studi sugli animali entro il 2025, con l'obiettivo di dismetterli completamente entro il 2035.10
Test clinici più snelli e meno costosi
In genere, i costi per i test clinici rappresentano la metà del costo di sviluppo di farmaci totale, il quale, come sopra accennato, raggiunge spesso un valore di oltre USD 1 miliardo. La figura 1 mostra la ripartizione approssimativa dei vari costi:
Figura 1: Ripartizione dei costi dei test clinici
Fonti: Credit Suisse, Clinicalresearch.io¹¹
Tra le cause dei fallimenti dei test, le più citate sono l'impossibilità di reclutare un numero sufficiente di pazienti idonei, l'abbandono da parte dei pazienti nel corso della sperimentazione, gli effetti collaterali e i dati incoerenti. Il reclutamento dei pazienti è inoltre la causa più comune di ritardo, con circa l'80% dei test clinici che non vengono completati nei tempi previsti per via della mancanza di partecipanti. Una ricerca ha evidenziato che solo il 3% dei malati di cancro negli Stati Uniti prende parte a test clinici.12
D'altro canto, i pazienti potenzialmente idonei faticano a individuare il test clinico che fa al caso loro. Utilizzando il marketing online come analogia, non è possibile attuare un "targeting personalizzato" che permetta all'inserzionista di rivolgersi specificamente ai consumatori interessati. Il percorso tipico, dal punto di vista del paziente, ha inizio con una ricerca su clinicaltrial.gov, dove sono registrati tutti i test clinici attualmente in corso negli Stati Uniti. In ogni momento, più di 20 000 studi clinici sono in corso di reclutamento. Occasionalmente, il medico del paziente può raccomandare un test clinico, a condizione che ne sia a conoscenza, per il quale il paziente dovrà però farsi carico di inoltrare la richiesta di partecipazione personalmente.
Non esiste un archivio centralizzato dei dati clinici del paziente. Questi sono spesso sparpagliati tra i diversi medici che hanno visitato il paziente e archiviati su diversi sistemi di cartelle cliniche elettroniche, prive di interoperabilità. Alcuni documenti vengono inviati a mezzo fax o copie scritte a mano scansionate, il che può portare a errori. Ai pazienti è spesso richiesto un notevole dispendio di tempo ed energie per raccogliere tutte le informazioni cliniche necessarie per la richiesta di partecipazione, e solo il 30% di essi soddisfa i criteri di ammissione.13 Ai sensi dell'HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act), la condivisione di dati è adesso consentita previa l’autorizzazione del paziente, ma la mancanza di interoperabilità tra i diversi sistemi e i problemi di sicurezza dei dati associati rendono il processo oneroso per i pazienti.
Dopo che un paziente viene inserito in un test clinico, la sua partecipazione può durate fino a sei o sette anni. I pazienti sono invitati a mantenere un diario delle proprie informazioni fisiologiche, spesso cartaceo, esposto a errori umani e eccessivamente dipendente dalla memoria dei pazienti. Devono poi recarsi regolarmente al centro in cui viene svolto il test clinico e condividere i dati raccolti con i ricercatori a distanza di tempo variabile. Questo oneroso e svantaggioso processo conduce a un tasso medio di abbandono del 30%.14
Tematici
La nostra strategia tematica mira a generare sovraperformance identificando trend e temi d’impatto potenzialmente in grado di modificare il panorama d’investimento futuro.
Per quanto riguarda le nuove tecnologie, come terapie geniche e cellulari, la necessità di monitorare i pazienti da remoto è diventata addirittura più pronunciata. Tali test clinici necessitano di meno pazienti, spesso solo una dozzina, ma prevedono periodi di follow-up più lunghi, il che li rende un ottimo caso di studio per l'utilizzo dei dispositivi di monitoraggio come mezzo per ridurre il carico per i pazienti.
Veeva Systems è una società di software specializzata in applicazioni per il settore life science, la cui offerta include una gamma di programmi che copre l'intero ciclo di vita dello sviluppo di farmaci. La sua piattaforma Vault riunisce le funzioni cliniche, regolamentari e legate alla qualità e alla sicurezza del processo di sviluppo di farmaci.
"La nostra visione è un cambiamento completo del modo in cui i test clinici vengono eseguiti. Vogliamo che questi non richiedano documenti cartacei e che siano incentrati sul paziente"Peter Gassner, co-fondatore e CEO, Veeva Systems (31 ottobre 2020, Investor Day di Veeva Systems)
Di conseguenza, riteniamo che vi siano opportunità significative non ancora sfruttate nell'ambito dell’ottimizzazione del processo di sperimentazione, della raccolta di dati elettronici, dell’approvazione regolamentare e osservanza dei pazienti, grazie a tecnologie come analisi di big data, IA e monitoraggio dei dispositivi da remoto, che renderebbero più economico il reclutamento dei pazienti, offrendo loro al contempo un'esperienza meno gravosa.
Passaggio alla vendita online di farmaci
Uno studio ha riscontrato che quasi il 20% dei ricavi delle grandi società farmaceutiche viene impiegato per attività di marketing e pubblicitaria, con una spesa complessiva per tali attività pari a USD 50 miliardi solo in riferimento ai dieci maggiori produttori di farmaci negli USA.15 Una parte sostanziale della spesa è relativa ai rappresentanti di vendita, la cui missione è educare gli operatori sanitari in merito ai farmaci. Negli Stati Uniti, sono presenti 81 000 rappresentanti di vendita farmaceutici a fronte di circa 830 000 medici.16
Nonostante strumenti come il CRM (Customer Relationship Management), che consente ai rappresentanti di vendita per il settore life science di gestire, tracciare e ottimizzare le loro interazioni con gli operatori sanitari, a oggi le visite off-line di persona restano la forma di contatto principale. La pandemia di COVID-19, che ha costretto le persone a confinarsi nelle proprie abitazioni, ha reso le visite virtuali ampiamente diffuse e accettate. È interessante notare che i medici hanno mostrato un elevato apprezzamento per la versione virtuale, a cui si è accompagnato un aumento della produttività dei rappresentanti. Veeva ha rilevato che gli incontri virtuali durano tra i 10 e i 40 minuti, molto di più dei colloqui di persona dalla durata di 3 minuti.17 Alcuni ipotizzano che l'aumento della produttività consentirà alle case farmaceutiche di ridimensionare il numero dei rappresentanti di vendita, e che la crescita del marketing digitale proseguirà anche dopo la pandemia.
Nell'ambito di un'inchiesta condotta da M3, uno dei principali gestori di reti di contatto mediche in Giappone, nel luglio 2020 "il 75% dei medici preferisce la situazione corrente, caratterizzata da un maggiore [più estensivo] ricorso ai mezzi informativi digitali", un dato che ha indotto la società a ritenere che tale cambiamento nei comportamenti e nelle preferenze sia destinato a persistere.18
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Nuove soluzioni per l’osservanza dei pazienti
Studi hanno dimostrato che negli Stati Uniti il 20-30% delle prescrizioni di farmaci non vengono mai compilate, e che per circa il 50% dei trattamenti relativi a malattie croniche la terapia non viene assunta come prescritta. È stato stimato che tale mancanza di osservanza "sia causa di circa 125 000 decessi e di almeno il 10 percento dei ricoveri ospedalieri, con un costo a carico del sistema sanitario americano compreso tra i 100 e i 289 miliardi di dollari l'anno".19
La mancata osservanza viene spesso attribuita all'assenza di coperture assicurative, alle elevate franchigie o ad alte percentuali di co-payment. Altri fattori di inosservanza sono l'assenza di persistenza e la non conformità. In alcune circostanze vi è intenzionalità mentre in altre no, ma in entrambi i casi una migliore comunicazione tra medico e paziente, coadiuvata dall'utilizzo della tecnologia per agevolare il processo, si rivelerebbe vantaggiosa.
Alcune società, come OptimizeRx, sono alla ricerca di soluzioni innovative per risolvere tale problema, impegnandosi a entrare in contatto diretto con i potenziali pazienti, aumentare l’osservanza delle terapie e costruire una banca dati proprietaria. Questo potrebbe rivelarsi particolarmente utile per altre parti interessate, come l'FDA e le case farmaceutiche, che mostrano un interesse crescente verso la RWE (Real World Evidence) come integrazione agli RCT (Randomized Controlled Trials)20. Come ha affermato nel 2018 il CEO Will Febbo,
"Riuscite a immaginare di investire miliardi di dollari nello sviluppo di un farmaco e di non riuscire a comunicare o educare [i medici o i pazienti] ... in merito ai suoi benefici clinici, costi e osservanza?"Will Febbo, CEO OptimizeRx (earnings call T3 2018)
Conclusione
Nel 2020, i dati generati dal settore sanitario sono stati circa il 5% del totale a livello mondiale.21 Tuttavia, il modo in cui essi vengono utilizzati a vantaggio della collettività presenta ampi margini di miglioramento. In questo articolo, abbiamo discusso di come sia possibile aumentare il livello di digitalizzazione dell'intero ciclo di vita dei farmaci, dalla scoperta di nuove molecole ai test clinici, all'approvazione da parte delle autorità di vigilanza fino alla commercializzazione e all’osservanza, ecc., rendendo al contempo l’ottemperanza dei pazienti e la raccolta dei dati più accurate, tempestive, coerenti e sistemiche.
In questo scenario, è evidente l’incredibile vantaggio di avere accesso a una piattaforma cloud integrata che comprenda soluzioni software, applicazioni, datawarehouse, IA e strumenti analitici in grado di semplificare i flussi di dati e di informazioni tra i diversi endpoint, generando insight di sostegno all'azione e snellendo il processo decisionale per tutte le parti interessate.
Possiamo affermare con sicurezza di essere alle soglie di un enorme passo in avanti generazionale nell'ambito dello sviluppo di nuove terapie in campo medico, che trasformerà l’approccio al trattamento, rendendo le malattie oggi incurabili trattabili o prevenibili. In questo nuovo mondo, gli strumenti e le tecnologie digitali rivestiranno un ruolo cruciale.
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1 Wouters OJ, McKee M, Luyten J. Estimated Research and Development Investment Needed to Bring a New Medicine to Market, 2009-2018. JAMA. 2020;323(9):844–853. doi:10.1001/jama.2020.1166
2 Modern Drug Discovery: Why is the drug development pipeline full of expensive failures? - Science in the News (harvard.edu), ultimo accesso: 13 maggio 2021
3 Measuring the Return from Pharmaceutical Innovation 2019 | Deloitte US, ultimo accesso: 13 maggio 2021
4 https://www.fda.gov/drugs/new-drugs-fda-cders-new-molecular-entities-and-new-therapeutic-biological-products/novel-drug-approvals-2020, Trends, Charts, and Maps - ClinicalTrials.gov, ultimo accesso per entrambi: 14 maggio 2021
5 ZS Associates’ Spring 2014 AccessMonitorTM Survey, https://www.zs.com/insights, ultimo accesso: 14 maggio 2021
6 Patient Medication Adherence: Measures in Daily Practice (nih.gov), ultimo accesso: 14 maggio 2021
7 AlphaFold: a solution to a 50-year-old grand challenge in biology | DeepMind, ultimo accesso: 14 maggio 2021
8 AI outperforms radiologists in mammographic screening | Nature Reviews Clinical Oncology, ultimo accesso: 14 maggio 2021
9 AbCellera-Discovered Antibody, Bamlanivimab, Administered with Etesevimab Receives FDA Emergency Use Authorization for COVID-19, ultimo accesso: 14 maggio 2021
10 EPA Finalizes Guidance to Waive Toxicity Tests on Animal Skin | U.S. EPA News Releases | US EPA, ultimo accesso: 14 maggio 2021
11 Cost of Clinical Trials: A Breakdown (Infographic) - Clinical Research IO - CRIO, ultimo accesso: 14 maggio 2021
12 M.N. Fouad, J.Y. Lee, P.J. Catalano, T.M. Vogt, S.Y. Zafar, D.W. West, C. Simon, C.E. Klabunde, K.L. Kahn, J.C. Weeks, C.I. KiefeEnrolment of patients with lung and colorectal cancers onto clinical trials J. Oncol. Pract., 9 (2) (2013), pp. e40-47,
13 P. Bower, P. Wallace, E. Ward, J. Graffy, J. Miller, B. Delany, A.L. Kinmonth Improving recruitment to health research in primary care Fam. Pract., 26 (2009), pp. 391-397, 10.1093/fampra/cmp037
14 National Academy of Sciences. The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical Trials. Washington, D.C.: National Academies Press; 2010. Disponibile al sito: www.nap.org.
15 The Big Pharma Dollar: Investing Boldly in Advertising & Profits – NOT R&D. - CSRxP, ultimo accesso: 14 maggio 2021
16 ZS Associaee, Pharmaceuticals. ZS: Global professional services firm | Analytics, technology, strategy
17 Veeva Investor Day, 30 ottobre 2020
18 M3 Inc, presentazione dei profitti T2 2020, pagina 12.
19 Viswanathan M, Golin CE, Jones CD, Ashok M, Blalock SJ, Wines RC, Coker-Schwimmer EJ, Rosen DL, Sista P, Lohr KN. Interventions to improve adherence to self-administered medications for chronic diseases in the United States: a systematic review. Ann Intern Med. 2012 Dec 4;157(11):785-95. doi: 10.7326/0003-4819-157-11-201212040-00538. PMID: 22964778.
20 I dati RWE sono generati a partire da svariate fonti, tra cui cartelle cliniche elettroniche, cause legali in ambito medico, dispositivi indossabili, biosensori e altre, e vengono utilizzati per aiutare le autorità di vigilanza e le società farmaceutiche a valutare con maggiore efficacia la sicurezza dei farmaci dopo la commercializzazione.
21 Healthcare data volume globally 2020 forecast | Statista, How Much Data Is Created Every Day? [27 Powerful Stats] (seedscientific.com), ultimo accesso: 14 maggio 2021
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