I titoli legati al settore della genomica hanno registrato un rimbalzo nel Q2 2025, sostenuti da una serie di segnali favorevoli all’innovazione da parte della Food and Drug Administration (FDA) statunitense, che hanno contribuito a stimolare un rinnovato interesse degli investitori in questo settore.
Tra i principali sviluppi normativi figurano una maggiore flessibilità nei percorsi di approvazione delle terapie geniche e cellulari, la nomina di una nuova leadership all’interno dell’agenzia e l’eliminazione graduale dei requisiti di sperimentazione sugli animali per i test con anticorpi monoclonali. Questi cambiamenti sottolineano una crescente volontà istituzionale di abbracciare il progresso tecnologico e semplificare lo sviluppo di terapie innovative.
I leader nel settore della genomica, in particolare quelli che operano all’intersezione tra biotecnologia e intelligenza artificiale, sono stati tra i principali beneficiari. Il titolo con la performance migliore nel nostro ETF sulla rivoluzione genomica è stato Personalis, società di genomica oncologica che ha registrato un rendimento del +86,89%.
Per capire la rivoluzione in corso è importante evidenziare che oggi ogni aspetto della multiomica, ossia quella medicina che combina dati provenienti da diversi campi “omici” (come la genomica, la trascrittomica e la proteomica), è accelerato e rinforzato da AI e big data. Il nostro modello sul “volano della multiomica” illustra l’effetto rivoluzionario dell’AI in questo settore.
Da una parte,aziende come Twist Bioscience, Tempus AI, 10X Genomics e Illumina stanno sviluppando strumenti sempre più potenti per sequenziare e analizzare il DNA in modo più rapido ed economico. Questi strumenti permettono agli scienziati di condurre un numero molto maggiore di esperimenti a velocità senza precedenti, accelerando la capacità di “leggere” la biologia e raccogliere dati, generando così un ciclo virtuoso di scoperta.
L’intelligenza artificiale è poi diventata il motore capace di assimilare enormi quantità di dati genomici, proteomici e multiomici, trasformando informazioni biologiche grezze in insight operativi per i ricercatori. Con performance fino a 1.000 volte superiori a parità di costo rispetto a un essere umano, l’AI può riconoscere pattern patologici, identificare target farmacologici potenziali e prevedere interazioni molecolari a livello atomico, accelerando in modo drastico la scoperta di nuovi farmaci.
L’AI sta trasformando anche la diagnostica molecolare, permettendo una precisa stratificazione dei pazienti basata sui profili biologici individuali. In ambiti come lo screening oncologico, la diagnostica molecolare ha raggiunto un miglioramento di efficienza di 10-20 volte. Aziende come Natera, Guardant Health, Adaptive Biotechnologies e Veracyte stanno guidando lo sviluppo di strumenti diagnostici molecolari di nuova generazione, che permettono di individuare precocemente le malattie e abbinare i pazienti ai trattamenti più efficaci con maggiore precisione.
Lo step successivo è lo sviluppo dei farmaci: l’AI sfrutta i dati provenienti dagli strumenti multiomici e dalla diagnostica per progettare farmaci più efficaci, ottenendo risultati più rapidi, a costi inferiori e con tassi di successo più elevati. Contribuisce a ridurre fino a 4 volte i costi di ricerca e sviluppo e fino a 1,6 volte i tempi per lo sviluppo di farmaci.Aziende come Recursion Pharmaceuticals, Absci e Isomorphic Labs sono in prima linea in questa trasformazione AI-driven nello sviluppo farmaceutico.
Infine, l’AI sta accelerando l’arrivo di cure di nuova generazione, sbloccando il potenziale delle terapie di editing genetico e portando la medicina di precisione verso nuove frontiere. Nuovi trattamenti curativi stanno emergendo, guidati da pionieri dell’editing genetico come Intellia Therapeutics, CRISPR Therapeutics, Beam Therapeutics e Prime Medicine.
Queste terapie hanno un valore fino a 20 volte superiore rispetto ai farmaci standard, e sono da due a quattro volte più efficaci rispetto alla medicina di precisione più avanzata disponibile oggi. Poiché l’AI ha drasticamente ridotto i costi di sviluppo, queste nuove cure possono affrontare in maniera economicamente sostenibile anche le malattie rare.
Il ciclo tende poi ad autorinforzarsi, mano a mano che gli strumenti multiomici generano set di dati biologici migliori, l’AI li elabora e scopre nuovi farmaci e cure, e questi producono a loro volta nuovi dati utili per successive innovazioni. Il segmento della genomica è perciò sempre più considerato non solo come una storia di crescita a lungo termine, ma anche come un beneficiario a breve termine dei venti favorevoli della regolamentazione e della convergenza tecnologica.
Per decenni, il nostro sistema sanitario è stato un sistema di “cura del malato”, incentrato sul trattamento dei sintomi dopo la loro comparsa. Ma la medicina delle P4 (Preventiva, Predittiva, Personalizzata e Partecipativa) segnerà il passaggio, ormai necessario, a un cambio di paradigma: da un sistema di cura reattivo a una gestione proattiva della salute.