Comment l'IA générative rend la découverte de médicaments plus rapide et moins coûteuse

L'IA générative est sur le point de révolutionner la découverte de médicaments pharmaceutiques, en permettant la découverte de molécules, la conception d'anticorps et même le développement de médicaments de précision.

Il est impossible d'échapper aux nouvelles concernant l'intelligence artificielle et l'impact qu'elle a sur presque tous les secteurs d'activité. Qu'il s'agisse de l'industrie manufacturière, de la banque ou des soins de santé, la capacité de l'intelligence artificielle à analyser de grandes quantités de données et à développer de nouvelles idées la rend extrêmement utile pour toute industrie qui doit traiter des quantités massives d'informations. Cela inclut l'industrie pharmaceutique et la découverte de médicaments.

On estime qu'il existe un nombre de molécules semblables à des médicaments compris entre 10 et 60 %. Découvrir, synthétiser et tester un nombre aussi important de molécules potentielles est évidemment impossible. Toutefois, l'IA générative dans le domaine de la découverte de médicaments peut parcourir de vastes quantités de données en quelques secondes, créant ainsi de nouveaux médicaments qui, autrement, prendraient des mois ou des années.

Comment l'IA générative peut-elle être utilisée dans la découverte de médicaments ?

Le processus classique de découverte de médicaments peut prendre plus d'une décennie, depuis le concept initial jusqu'aux essais cliniques et à la diffusion publique. Ce processus coûte également des milliards, ce qui signifie que les entreprises ont tout intérêt à raccourcir ce délai et à économiser de l'argent. Pour beaucoup, l'IA générative est la clé pour atteindre cet objectif. L'IA est utilisée dans des applications telles que

Génération de molécules

La capacité de l'IA générative à simuler les structures moléculaires et leur interaction avec le corps d'un patient peut être utilisée pour développer des molécules ayant des propriétés souhaitables tout en restant sûres pour les patients. En combinant les modèles d'IA avec les techniques modernes de développement de molécules, les entreprises pharmaceutiques peuvent accélérer le processus de création de nouveaux médicaments.

Conception d'anticorps

L'IA générative peut être entraînée sur des séquences de protéines, puis utilisée pour créer des anticorps spécifiques ciblant des agents pathogènes. Ces modèles de langage protéique peuvent améliorer la qualité et la rapidité de la conception d'anticorps et même créer des anticorps entièrement nouveaux, ce qui signifie qu'ils ne dépendent pas de données d'entraînement et qu'ils peuvent être testés et vérifiés dans un laboratoire réel.

Réutilisation des médicaments

La réaffectation des médicaments permet aux entreprises pharmaceutiques de découvrir de nouvelles utilisations pour des médicaments déjà approuvés pour le public, ce qui leur permet d'éviter les coûts de développement habituels et l'investissement en temps associé à la découverte de médicaments. Par exemple, le médicament semaglutide était à l'origine utilisé pour aider les patients diabétiques à gérer leur maladie, mais il a ensuite été adapté à la perte de poids sous le nom d'Ozempic. Les algorithmes d'IA peuvent rapidement passer en revue les bases de données de connaissances scientifiques existantes afin d'explorer de nouvelles applications pour des molécules préexistantes.

Conception de médicaments de novo

Les modèles d'IA peuvent même générer des structures moléculaires entièrement nouvelles et prédire comment elles interagissent avec des cibles biologiques. Cette approche peut être appliquée aux approches basées sur les atomes, les fragments et les réactions pour créer de nouvelles structures, et conduire à la conception de médicaments de novo qui abordent les problèmes sous une plus grande variété d'angles.

Découverte de médicaments de précision

Les médicaments de précision sont hautement souhaitables pour les soins de santé, car ils peuvent aider les médecins à traiter l'état d'un patient avec plus de précision qu'une prescription générique. Toutefois, le processus de création de médicaments personnalisés pour chaque patient est manifestement impossible dans le cadre du paradigme actuel. La capacité de l'IA à analyser des ensembles de données multimodales telles que les données des patients, les informations génétiques, les études de biobanques et autres peut aider à concevoir des médicaments candidats adaptés aux besoins exacts d'un patient.

Les défis de l'IA dans la découverte de médicaments

Comme pour toute nouvelle technologie, il y a des défis et des obstacles à surmonter pour la découverte de médicaments par l'IA.

L'IA générative peut parfois créer des "hallucinations", des résultats incorrects qui proviennent généralement de données insuffisantes ou d'hypothèses inexactes formulées par l'IA. Bien que cela puisse parfois être utile dans la découverte de médicaments, car cela conduit à de nouvelles possibilités que les chercheurs n'avaient pas envisagées, cela peut également conduire l'IA à suggérer des composés chimiques qui sont impossibles à créer dans la vie réelle.

La solution à ce problème consiste à entraîner les modèles d'IA sur des molécules et des réactions chimiques connues pour être valables, comme le fait l'IA SyntheMol de Stanford Medicine. Cela permet de s'assurer que l'IA ne suggère que des médicaments qui peuvent réellement être créés.

Le deuxième problème majeur est celui du matériel pour l'IA. Les modèles d'IA actuels dépendent fortement du traitement parallèle, qui leur permet d'analyser simultanément de grandes quantités de données. Cependant, le traitement parallèle nécessite des ordinateurs spécialisés dotés de l'équipement adéquat, tels que de puissants PC médicaux équipés des processeurs et des GPU appropriés.

Réflexions finales

Bien qu'elle nécessite des modèles de formation efficaces et un matériel puissant, la découverte de médicaments par l'IA promet de révolutionner l'industrie pharmaceutique grâce à un développement plus rapide et moins coûteux.

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