L’innovazione nel settore delle Scienze della vita dipende sempre più dalla capacità di gestire, elaborare e valorizzare quantità enormi di dati.
Genomica, trial clinici decentralizzati, farmacovigilanza e terapie digitali generano flussi informativi complessi che solo infrastrutture ad alta capacità di calcolo possono sostenere.
Il supercalcolo per la Sanità non è più un’opzione, ma un requisito per garantire competitività, sicurezza e sostenibilità della ricerca.
In particolare, l’High Performance Computing (HPC) stia diventando una leva decisiva per il futuro dell’industria farmaceutica e biotecnologica.
È quanto ha spiegato Davide Salomoni – Innovation Manager della Fondazione ICSC – Centro Nazionale di Ricerca in High Performance Computing, Big Data e Quantum Computing – nel corso di una tavola rotonda dell’Osservatorio Life Science Innovation del Politecnico di Milano.
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Supercalcolo per la Sanità: non solo potenza di calcolo, ma governance del dato
Con l’obiettivo di rafforzare la capacità italiana ed europea di produrre, custodire e utilizzare in modo sovrano i dati scientifici è nato, nell’ambito del PNRR, il Centro Nazionale ICSC.
L’ICSC – ha evidenziato al proposito Salomoni – non è solo un’infrastruttura tecnologica, ma un ecosistema che integra calcolo ad alte prestazioni, cloud federato e formazione di nuove competenze.
Questa visione risponde a una necessità strategica: garantire che i dati sanitari e di ricerca restino sotto controllo europeo, evitando dipendenze da piattaforme extra-UE e assicurando standard di qualità e sicurezza: “Il supercalcolo per la Sanità non è solo potenza di calcolo, ma governance del dato”, ha sottolineato Salomoni.
La centralità della qualità e della sovranità del dato
Le tecnologie di AI in Sanità sono tanto affidabili quanto lo sono i dati che le alimentano. La qualità, la tracciabilità e la sovranità del dato sono, quindi, condizioni imprescindibili.
L’innovation manager di ICSC ha richiamato al proposito il rischio che dataset incompleti o frammentati generino bias negli algoritmi, con effetti potenzialmente gravi sulla validità degli studi clinici e sulla sicurezza dei pazienti.
Per questo, il Centro ICSC lavora alla creazione di federazioni di dati sanitari e clinici che, pur rispettando la privacy e le normative sul trattamento (GDPR e AI Act), possano essere accessibili a ricercatori, aziende e startup.
L’obiettivo è ridurre la frammentazione e costruire basi informative condivise, indispensabili per addestrare modelli di AI robusti e generalizzabili.
Drug discovery e accelerazione dei trial
Uno degli ambiti più promettenti in cui l’HPC mostra la propria forza è il drug discovery. Grazie alla simulazione molecolare e ai modelli in silico, è possibile ridurre i tempi di individuazione di nuove molecole, diminuire la necessità di sperimentazioni animali e ottimizzare la fase preclinica.
Secondo i dati dell’Osservatorio, oltre 150 startup internazionali applicano già l’AI al drug discovery, attirando finanziamenti medi pari a 28,4 milioni di dollari, quasi il doppio rispetto alla media complessiva delle imprese del settore.
Ma la disponibilità di risorse di calcolo adeguate rimane un fattore discriminante: senza accesso a supercomputer e dataset di qualità, molte realtà emergenti rischiano di rimanere escluse.
“Il supercalcolo è un abilitatore democratico”, ha spiegato Salomoni. Mettere a disposizione delle startup piattaforme HPC pubbliche significa consentire anche a soggetti più piccoli di competere in un mercato globale dominato da colossi farmaceutici e tecnologici.
Supercalcolo per la Sanità e AI sandbox
Il tema del supercalcolo per la Sanità si intreccia con quello delle AI sandbox. Questi ambienti di sperimentazione regolatoria protetta permettono di testare algoritmi e soluzioni digitali prima della loro piena applicazione, garantendo che i sistemi siano conformi alle norme e sicuri per i pazienti.
Salomoni ha evidenziato come l’ICSC possa svolgere un ruolo cruciale in questo ambito: offrire la capacità computazionale necessaria per testare scenari complessi e, al tempo stesso, garantire la conformità alle regole europee sulla protezione dei dati e sulla trasparenza degli algoritmi.
Le sandbox, integrate con infrastrutture di HPC, diventano così strumenti per ridurre i rischi di valutazioni difformi tra Stati membri e per accelerare l’autorizzazione di nuove tecnologie in Sanità.
ICSC: risorse condivise per favorire l’innovazione e l’accesso di PMI e startup
Un altro punto centrale dell’intervento di Salomoni ha riguardato l’accessibilità. Spesso il supercalcolo viene percepito come appannaggio di grandi centri di ricerca e multinazionali. L’ICSC, invece, mira a democratizzare l’accesso, costruendo modelli di collaborazione pubblico-privato che consentano anche a PMI e startup di utilizzare le piattaforme.
L’Osservatorio ha evidenziato al proposito che meno della metà delle aziende del settore Life Science dispone oggi delle infrastrutture tecnologiche e delle competenze necessarie per adottare l’AI. Questo gap rischia di rallentare l’intero ecosistema.
Il Centro, mettendo a disposizione risorse condivise, punta a colmare questa distanza e a favorire l’innovazione diffusa.
Supercalcolo per la Sanità: una leva strategica per il futuro
Il supercalcolo per la Sanità, dunque, è una leva strategica non solo per accelerare la ricerca, ma anche per preservare la sovranità digitale europea e garantire che i dati sanitari, altamente sensibili, siano utilizzati in modo sicuro e responsabile.
La sfida è duplice: da un lato fornire potenza di calcolo adeguata per affrontare complessità crescenti; dall’altro assicurare che l’accesso a queste risorse non rimanga privilegio di pochi, ma sia esteso a tutta la filiera della ricerca e dell’innovazione, dalle università alle startup, fino alle grandi imprese farmaceutiche.
Come ha sintetizzato Salomoni, il supercalcolo è “una condizione abilitante per trasformare i dati in conoscenza e la conoscenza in innovazione”.
