Patient Numérique

Selon le rapport “Facts and Factors”, les Etats-Unis vont prendre la plus grande partie de ce marché de l’utilisation de l’Intelligence Artificielle (IA) pour la découverte de médicaments, ce qui est attribué notamment au dynamisme des écosystèmes d’innovation, en particulier celui de San Francisco et de la Silicon Valley, qui réunit les trois conditions essentielles. A savoir: de fortes compétences en matière d’informatique et de programmation, des compétences tout aussi probantes en biologie, et un dialogue efficace entre ces deux mondes. Sans compter que “la concentration en acteurs académiques et industriels permet aussi la création d’un réseau dense de collaborations entre start-ups, laboratoires, et entreprises biomédicales”, relève la Mission pour la Science et la Technologie de l’Ambassade de France aux Etats-Unis.

Dans une publication, ce département de l’Ambassade cite en exemple la société AtomWise (San Francisco), spécialisée dans l’utilisation de l’IA (deep learning) pour la découverte de petites molécules thérapeutiques. Elle a développé un réseau de neurones convolutionnel pour la découverte de médicaments. Le principe? L’utilisation de la complexité prédictive et non-linéaire des réseaux de neurones pour modéliser les forces complexes d’attraction et de répulsion moléculaires présentes dans les interactions biochimiques. De quoi déterminer l’affinité des composants avec une protéine-cible et valider la présence des propriétés recherchées.

Atomwise a tissé tout un réseau de contact et de collaborations tous azimuts:contrats (à hauteur de de 5,5 milliards de dollars) avec de grandes entreprises pharmaceutiques (notamment Bayer, Lilly, Merck), a levé 123 milliards de dollars en série B, a obtenu une bourse de la fondation Bill et Melinda Gates pour le développement de nouvelles thérapies contre la malaria et la tuberculose, et a mis sa technologie à disposition dans le cadre de quelque 750 collaborations de recherche. “Ce qui lui a permis d’acquérir des données sur 16 milliards de molécules candidates afin de procéder à du screening virtuel.”

La puissance de l’IA en découverte de médicaments

L’Intelligence Artificielle porte en elle d’énormes promesses pour accélérer sensiblement les longs et coûteux processus de découverte et validation de nouvelles molécules.

Le secteur pharmaceutique recherche quasi désespérément de nouvelles manières de réduire les délais de développement et de vérification d’efficacité de médicaments, et de dégager ainsi une meilleure rentabilité par rapport à une période de rentabilisation restreinte. Sans parler de la nécessité qu’il y a à rendre la R&D économiquement possible pour des molécules applicables aux maladies rares.

“Les outils d’IA peuvent aider de multiples façons. Un algorithme d’IA peut extraire des informations utiles des bases de données de connaissances sur la biologie, les gènes, les interactions chimiques, de rapports de tests cliniques, etc. Avec celles-ci, elle peut identifier de nouvelles cibles thérapeutiques, trouver des molécules candidates nouvelles ou existantes pour une cible particulière, sélectionner les meilleures parmi celles-ci et surtout éliminer le plus tôt possible celles qui n’ont aucune chance de passer les tests cliniques afin que le moins d’investissements possibles ne soient engagés. Elle peut aussi préciser comment synthétiser les molécules candidates, recueillir des données d’essais cliniques, et les affiner davantage. L’IA peut aussi permettre d’optimiser les tests cliniques, par exemple en guidant le choix des individus afin de réduire le nombre de personnes dans les cohortes tout en rendant celles-ci représentatives et pertinentes.”

“A ce jour”, souligne l’article de l’Ambassade de France, “aucun médicament proposé par une IA n’a été validé pour mise sur le marché”. Mais… “si jamais il est démontré, par l’expérience, que l’IA permet de réduire les risques en matière de prédiction d’efficacité et de toxicité des médicaments, les régulateurs pourraient assouplir les obligations en matière de tests, ce qui entraînerait une diminution des coûts et délais.”

Sources:
– Rapport Facts & Factors – “AI for Drug Discovery Market Share Expected to Reach $12,135 Million By 2027”
– Découverte de nouvelles thérapies dans la Silicon Valley – Ambassade de France aux Etats-Unis, Mission pour la Science et la Technologie.