La multiomica basata sull’intelligenza artificiale sta trasformando l’economia della salute

Per gran parte della storia della medicina, la pratica medica ha atteso la comparsa della malattia per poi curarla solo dopo la sua manifestazione. Questo paradigma, radicato da tempo, sta cambiando: la riduzione dei costi di sequenziamento del DNA, una visione più completa della biologia umana e un salto di qualità nell’intelligenza artificiale stanno convergendo per rendere la biologia leggibile, scrivibile e sempre più prevedibile. In altre parole, grazie a quella che definiamo “Multiomica”, la cura della malattia (sick care) può ora diventare cura della salute (health care).

Cos’è la Multiomica?

Il genoma è l’insieme completo del DNA presente in quasi ogni cellula, l’insieme di istruzioni per costruire e far funzionare il corpo. La genomica è la scienza che si occupa di leggerlo. Ma il DNA rappresenta solo il primo livello: cattura ciò che la biologia di una persona è in grado di fare, non ciò che sta effettivamente facendo nel presente. La multiomica è lo studio integrato di tutti i livelli che determinano salute e malattia — il genoma, l’epigenoma, l’RNA, le proteine e i metaboliti — letti insieme per rivelare il fenotipo clinicamente rilevante. Questo quadro più completo e meno costoso è ciò che trasforma la medicina da pratica scientifica reattiva a pratica predittiva.

Nel complesso, i progressi nella genomica e nella multiomica stanno portando la scienza dal laboratorio alla clinica. In primo luogo, i costi sono crollati e dovrebbero continuare a farlo;¹ in secondo luogo, dopo aver imparato a “leggere il DNA”, la scienza sta ora imparando a “scriverlo”, consentendo al settore sanitario di correggere o disattivare le sequenze che causano le malattie.

L’Intelligenza Artificiale Sta Catalizzando l’Opportunità

Man mano che l’intelligenza artificiale diventa parte integrante delle nuove pratiche sanitarie inizia a emergere un “volano”, come illustrato nel grafico sottostante. Un sequenziamento meno costoso amplia l’adozione; un’adozione più ampia genera dati molecolari; questi dati addestrano modelli migliori, e modelli migliori producono strumenti, test e trattamenti migliori, che riducono ulteriormente i costi.

Nota: le statistiche di performance fornite rappresentano le previsioni di ARK per il 2030, basate sulla propria ricerca, che potrebbero non realizzarsi. Le società elencate stanno attualmente lavorando per raggiungere i risultati previsti, ma l’elenco non comprende tutte le società che potrebbero perseguire gli stessi obiettivi, e che potrebbero farlo con maggior successo. Le società elencate possono essere o meno detenute nei portafogli ARK. Le informazioni fornite non devono essere utilizzate come base per alcuna decisione di investimento, e non si deve presumere che un investimento in una qualsiasi delle società elencate sia stato o sarà redditizio. Fonte: ARK Investment Management LLC, 2026.

E la scala è impressionante. La ricerca di ARK suggerisce che i dati generati ogni anno dai test molecolari di nuova generazione superano già i ~15 mila miliardi di token utilizzati per addestrare i modelli linguistici più avanzati (frontier), e potrebbero crescere di circa dieci volte entro il 2030, come mostrato nei due grafici sottostanti.²

Fonte: ARK Investment Management LLC, 2026, sulla base di dati di Tempus AI 2025, Guardant Health 2025 ed Exact Sciences 2025, aggiornati al 31 dicembre 2025. Oltre a tali fonti, alcune informazioni presentate potrebbero derivare da analisi interne di ARK, che si basano su varie fonti di informazione aggiuntive.

Ne consegue un’economia dello sviluppo farmaceutico del tutto nuova. Ad esempio, la ricerca di ARK suggerisce che l’IA può ridurre di ~40% i tempi di lancio di un farmaco sul mercato, portandoli da circa 13 a 8 anni, e ridurre di circa quattro volte il costo totale di sviluppo, da ~2,4 miliardi di dollari a 0,7 miliardi di dollari,³ come mostrato di seguito. Per un settore che ha finora attribuito scarso valore alle pipeline in fase iniziale, si tratta di una rivalutazione sostanziale. Il premio più consistente si manifesta soprattutto nelle terapie risolutive (cure). Stimiamo, ad esempio, che un trattamento di editing genetico somministrato una sola volta per l’angioedema ereditario potrebbe far risparmiare al sistema sanitario statunitense ~52 miliardi di dollari nel corso della vita dei pazienti,⁴ e che una cura efficace potrebbe avere un valore ~20 volte superiore rispetto agli attuali farmaci standard di cura.⁵

Fonte: ARK Investment Management LLC, 2026, sulla base di dati di Jayatunga et al. 2024, Rodriguez et al. 2023, Absci 2025. Solo a scopo informativo; non deve essere considerato come consulenza di investimento. Le previsioni sono per loro natura limitate e non possono essere considerate affidabili.

Cathie Wood, Chief Executive Officer e Chief Investment Officer di ARK, definisce la salute l’applicazione più profonda dell’IA tra tutti i temi seguiti da ARK. Da anni sostiene che la tradizionale separazione tra ricerca in ambito sanitario e ricerca tecnologica abbia oscurato l’importanza scientifica ed economica della loro convergenza. Con l’attenuarsi di questa separazione, le società che combinano IA e genomica/multiomica/biologia stanno crescendo a ritmi che né gli analisti dell’uno né quelli dell’altro settore sono abituati a riconoscere.