La course prodigieuse pour changer la façon dont les médicaments sont fabriquées

Le laboratoire d’IA d’Alphabet, DeepMind, prouve que l’intelligence artificielle peut changer la donne pour la découverte de médicaments. Les débutants avisés pourraient-ils aider les grandes sociétés pharmaceutiques ?

En décembre dernier, une conférence de biologistes s’est réunie à Cancun, au Mexique, pour examiner une constatation choquante. DeepMind, le laboratoire d’intelligence artificielle d’Alphabet et la société sœur de Google, avait battu une salle pleine de biologistes dans un concours pour prédire la forme d’une protéine basée sur son code génétique.

Cela peut ne pas sembler monumental, mais il est essentiel de comprendre comment les protéines se plient en formes tridimensionnelles pour aider à créer des médicaments qui combattent souvent la maladie en s’accrochant aux protéines et en modifiant leur mode de fonctionnement dans le corps. DeepMind a été en mesure de prédire les formes de ces protéines avec beaucoup plus de précision que les nombreux universitaires et professionnels estimés présents à la conférence.

« J’ai compris qu’il s’agit d’un domaine dans lequel les gens travaillent depuis des décennies « , a déclaré à Vox Mohammed AlQuraishi, biologiste et chercheur à Harvard, qui a participé au concours. « Le fait qu’un nouveau groupe puisse entrer et faire si bien, si vite, je me sentais mal parce que cela démontrait l’inefficacité structurelle du milieu universitaire. »

C’était un moment surprenant pour l’industrie de la découverte de médicaments : Un outsider ayant peu d’expérience en biologie pourrait-il vraiment faire irruption et faire de la science mieux que les experts ?

La découverte de DeepMind a remis en question la capacité des grandes sociétés pharmaceutiques à maintenir leur position dominante dans leur propre industrie si elles doivent faire face à Alphabet, qui n’a cessé de renforcer sa crédibilité en tant que centrale d’intelligence artificielle.

Mais il ne s’agit pas seulement d’un géant plus jeune et plus agile qui détruise les sièges de géants plus âgés et plus lourds. La réalité, c’est qu’une foule de nouvelles entreprises s’empressent de changer la façon dont les médicaments sont fabriqués, en utilisant l’IA comme accélérateur pour la recherche. Ainsi, les chercheurs pourraient se concentrer sur les molécules qui sauvent des vies en quelques semaines plutôt qu’en quelques mois ou même en quelques années.

Les monstres du médicament d’aujourd’hui sont plus conscients de cette promesse que quiconque. Ils investissent dans leurs propres laboratoires d’intelligence artificielle et, de concert avec des sociétés de capital-risque, investissent de l’argent dans des start-ups de découverte de médicaments dont l’IA est au centre. Selon les données du Pitchbook, les sociétés américaines de drug discovery ont levé 9,4 milliards de dollars en 2018, et elles ont levé encore 4,4 milliards de dollars jusqu’à présent cette année.

Peu importe qui gagne la course à la découverte de médicaments, l’intelligence artificielle aura un impact sur la façon dont les médicaments sont fabriqués pour de bon.

LA STRATÉGIE DES GRANDES SOCIÉTÉS PHARMACEUTIQUES POUR MAINTENIR LEUR POSITION DOMINANTE

Les grandes sociétés pharmaceutiques ont commencé à utiliser l’intelligence artificielle bien avant le moment gagnant de DeepMind. Mais face à la concurrence accrue de DeepMind et d’un grand nombre de nouveaux venus, de nombreuses sociétés pharmaceutiques investissent à l’extérieur dans des start-ups, même si cela signifie qu’elles devront peut-être financer des sociétés contre lesquelles elles seront en concurrence.

Par exemple, Johnson & Johnson faisait partie des investisseurs de BlackThorn, qui se concentre sur le développement de médicaments pour les troubles psychiatriques, lorsqu’elle a recueilli 75 millions de dollars plus tôt cette année. L’entreprise utilise des images cérébrales pour mieux comprendre l’impact des médicaments potentiels sur l’état mental. BlackThorn débutera les essais cliniques de phase II d’un médicament potentiel pour le traitement des troubles dépressifs majeurs à la fin de l’année qui, s’il est finalement approuvé, fera directement concurrence à un médicament récemment lancé par la branche pharmaceutique de Johnson & Johnson.

Johnson & Johnson a également signé des accords avec une autre société appelée BenevolentAI, qui utilise largement la littérature scientifique pour former ses algorithmes afin de trouver les bonnes cibles dans le corps. Les investissements en duel révèlent que Johnson & Johnson place des paris largement et défensivement. Et ce n’est pas la seule : Des sociétés pharmaceutiques comme Novartis, AstraZeneca et GlaxoSmithKline, entre autres, ont toutes signé des ententes avec des entreprises en intelligence artificielle. Si l’une ou l’autre de ces sociétés propose des formulations révolutionnaires, les anciennes sociétés pharmaceutiques sont déjà prêtes à en bénéficier. Ils pourraient également être en mesure d’acquérir une entreprise avec laquelle ils ont déjà travaillé ou dans laquelle ils ont investi.

Après tout, bien que les entreprises en démarrage aient la technologie nécessaire, les grandes sociétés pharmaceutiques ont la taille et l’argent nécessaires pour mener à bien bon nombre de ces expériences. De cette façon, ils peuvent travailler ensemble pour vaincre des menaces potentielles comme DeepMind.

RECONSTRUIRE L’INDUSTRIE PHARMACEUTIQUE À PARTIR DE ZÉRO

Les start-up dans ce domaine ont leurs propres prérogatives. Certaines jeunes entreprises espèrent devenir les nouveaux moteurs de la recherche et du développement, laissant les essais cliniques aux grandes entreprises. D’autres sont actuellement en partenariat avec les grandes sociétés pharmaceutiques, mais espèrent qu’elles finiront par supplanter complètement les géants de la découverte de médicaments.

Insilico, une société de biotechnologie axée sur la longévité, est un chasseur de médicaments novice. En septembre, il a révélé qu’il avait utilisé l’intelligence artificielle pour concevoir un médicament potentiel en 21 jours. Le processus n’a coûté que 150 000 $, une petite somme dans le monde de la découverte de médicaments, et a pris des jours au lieu de plusieurs années, illustrant la promesse d’utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour créer de nouveaux médicaments. Jusqu’à présent, elle s’est révélée prometteuse chez la souris. Par la suite, la société a recueilli 37 millions de dollars et prévoit s’associer à des sociétés pharmaceutiques pour effectuer des essais sur des humains.

Insilico forme ses systèmes d’apprentissage machine sur la recherche et les études scientifiques existantes, mais compte sur des partenaires pour mener des études cliniques. Cette stratégie sert à compléter l’industrie pharmaceutique existante avec des outils qui peuvent faire émerger des molécules potentielles plus rapidement. Ensuite, il s’en remet à ces entreprises pour valider l’efficacité des médicaments potentiels.

Certains chercheurs se demandent à quel point le travail d’Insilico est révolutionnaire. « La réalité est que… ce n’est pas un saut en avant « , déclare Chris Gibson, PDG de Recursion, une start-up de découverte de médicaments contre l’IA (et l’un des concurrents directs d’Insilico). Bien que la découverte d’Insilico soit importante – une molécule nouvelle et innovante qui n’était pas connue auparavant – il s’agit toujours d’une amélioration progressive parce que la nouvelle molécule ne diffère que légèrement des inhibiteurs que les scientifiques connaissaient déjà. D’autres critiques ont fait remarquer que des chercheurs humains auraient pu trouver cette molécule dans un laps de temps similaire.

Gibson voit aussi des problèmes avec la prédiction du pliage des protéines de DeepMind, qui ont été repris par d’autres chercheurs dans le domaine. Il dit que même si elle est impressionnante, elle ne contribue qu’à une partie de l’équation globale de la découverte de médicaments. Gibson est sceptique quant à tout ce qui peut être accompli avec l’intelligence artificielle seule, même s’il se considère optimiste quant à cette technologie.

Il pense que pour faire de réels progrès dans la découverte de médicaments, il faut refondre les compagnies pharmaceutiques à partir de zéro. Plutôt que d’externaliser la recherche et le développement de géants pharmaceutiques à une jeune entreprise d’IA, les scientifiques devraient travailler en tandem avec l’intelligence artificielle lorsqu’ils cherchent de nouveaux médicaments.

Une partie de la raison pour laquelle il croit en cette approche est qu’il pense que pour obtenir les meilleurs résultats possibles, il faut générer des données sur mesure pour que l’intelligence artificielle les digère. Il soutient que les entreprises de découverte de médicaments qui utilisent l’information existante pour former leurs algorithmes pourraient trouver leurs résultats insuffisants à long terme parce que les données qu’elles utilisent ont été écrites sans tenir compte de l’apprentissage automatique.

Même avec la promesse de l’intelligence artificielle, la création d’un nouveau médicament demeure une proposition intimidante.

« Le vrai défi pour notre industrie, depuis plus d’une décennie, c’est que 90 % des médicaments que nous mettons en clinique échouent, ce qui signifie que nous nous trompons 9 fois sur 10 avec une cible et un produit chimique « , dit Gibson.

Pour que l’IA puisse prouver sa valeur en tant qu’outil, elle ne peut pas se contenter d’atteindre le même taux de réussite de 10 % – elle doit être la meilleure. L’intelligence artificielle a déjà changé le processus de fabrication de médicaments, mais si jamais DeepMind remplace les biologistes, ce ne sera pas de sitôt.

Via Fastcompany

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