L’intelligenza artificiale (AI) sta trasformando la scoperta di farmaci, ottimizzando processi tradizionalmente complessi e costosi. Grazie agli algoritmi, oggi è possibile generare nuove entità chimiche, identificare target terapeutici e prevedere profili farmacocinetici e farmacodinamici con rapidità e precisione. In questo scenario, definire una strategia di proprietà intellettuale (IP) coerente con la natura algoritmica e predittiva dell’invenzione è fondamentale. Il brevetto sul candidato farmaco rimane il fulcro della protezione, garantendo esclusività commerciale e ritorno sugli investimenti, che nel settore possono superare il miliardo di euro per molecola approvata.

Per ottenere un brevetto, come per le invenzioni non generate da AI, il composto identificato tramite AI deve rispettare i criteri di novità, attività inventiva e sufficienza descrittiva, come previsto dagli articoli 52–57 EPC. La complessità del processo computazionale non è sufficiente: l’attività inventiva deve derivare da un contributo tecnico concreto e riproducibile. Infatti, un errore frequente è il deposito prematuro di una domanda di brevetto che, senza dati sperimentali o una descrizione abilitante, rende difficile la concessione del brevetto. Inoltre, il composto iniziale potrebbe subire modifiche sostanziali per risolvere problemi di tossicità, biodisponibilità o sintesi industriale, lasciando scoperto il farmaco finale e creando prior art ostativa.

Una strategia IP efficace deve prevedere il monitoraggio continuo dell’evoluzione del composto nelle fasi precliniche, la valutazione dinamica della sufficienza descrittiva e un bilanciamento tra tempestività del deposito e maturità scientifica. Il caso di Recursion Pharmaceuticals è emblematico: l’azienda, con sede a Salt Lake City, utilizza modelli di intelligenza artificiale integrati con screening fenotipico ad alta produttività per accelerare la scoperta di farmaci. Tuttavia, nonostante l’adozione di tecnologie avanzate, Recursion ha dovuto acquisire licenze per molecole già brevettate da terzi, come REC-2282 e REC-4881, dimostrando quanto sia complesso il panorama IP in questo ambito.

Inoltre, alcune domande di brevetto presentate dall’azienda, tra cui la PCT WO 2024/039689, sono state respinte per carenza di novità e insufficienza descrittiva, poiché basate esclusivamente su predizioni in silico prive di validazione sperimentale.

L’AI accelera la scoperta di farmaci, ma non elimina la necessità di una governance IP rigorosa e di una validazione scientifica solida. Gli uffici brevetti richiedono che l’invenzione sia descritta in modo sufficiente e che l’effetto tecnico rivendicato sia plausibile e riproducibile. Solo integrando innovazione tecnologica e strategia brevettuale è possibile garantire una protezione efficace e sostenibile delle invenzioni AI-driven.