L’automatisation par l’IA tout au long de la chaîne de développement des médicaments
Un article de la MIT Technology Review décrit comment l’automatisation par l’intelligence artificielle (IA) tout au long de la chaîne de développement des médicaments ouvre la possibilité de développer des produits pharmaceutiques plus rapides et moins chers.
À 82 ans, atteint d’une forme agressive de cancer du sang que six cures de chimiothérapie n’avaient pas réussi à éliminer, un homme qu’on appellera Paul semblait à court d’options.
N’ayant rien à perdre, les médecins de Paul l’ont inscrit à un essai clinique mis en place par l’Université de médecine de Vienne, en Autriche. L’université testait une nouvelle technologie de jumelage développée par l’entreprise anglaise Exscientia, qui associe des patients avec le médicament précis dont ils ont besoin, en tenant compte des différences biologiques subtiles entre les personnes.
Les chercheurs ont prélevé un petit échantillon de tissu sur Paul. Ils ont divisé l’échantillon, qui comprenait à la fois des cellules normales et des cellules cancéreuses, en plus d’une centaine de morceaux, et les ont exposés à divers cocktails de médicaments. Ensuite, en utilisant l’automatisation robotisée et la vision artificielle (modèles d’apprentissage automatique formés pour identifier de petits changements dans les cellules), ils ont observé ce qui se passait.
Ainsi, au lieu de soumettre un patient à des cycles de chimiothérapie de plusieurs mois, les chercheurs ont testé des dizaines de traitements en même temps.
L’approche a permis à l’équipe d’effectuer une recherche exhaustive du bon médicament. Certains des médicaments ne tuaient pas les cellules cancéreuses. D’autres ont nui aux cellules saines. Paul était trop fragile pour prendre le médicament qui l’a emporté. Il a donc reçu le médicament qui est arrivé au second rang dans le processus de jumelage : un médicament anticancéreux commercialisé par Johnson & Johnson que les médecins de Paul n’avaient pas essayé parce que des essais précédents avaient suggéré qu’il n’était pas efficace pour traiter son type de cancer.
Cela a fonctionné. Deux ans plus tard, Paul était en rémission complète – son cancer avait disparu. L’approche représente un grand changement pour le traitement du cancer, déclare le PDG d’Exscientia, Andrew Hopkins.
Choisir le bon médicament n’est que la moitié du problème qu’Exscientia veut résoudre. La société est déterminée à remanier l’ensemble de la chaîne de développement de médicaments. En plus d’associer des patients à des médicaments existants, Exscientia utilise l’apprentissage automatique pour en concevoir de nouveaux. Cela pourrait à son tour donner encore plus d’options à tester lors de la recherche d’un jumelage.
Les premiers médicaments conçus avec l’aide de l’IA sont maintenant en cours d’essais cliniques – les tests rigoureux effectués sur des volontaires humains pour voir si un traitement est sûr et fonctionne vraiment avant que les régulateurs ne les autorisent pour une utilisation généralisée. Depuis 2021, deux médicaments développés par Exscientia (ou codéveloppés avec d’autres sociétés pharmaceutiques) ont lancé le processus. L’entreprise est sur le point d’en soumettre deux autres.
Aujourd’hui, il y a des centaines de jeunes pousses qui explorent l’utilisation de l’apprentissage automatique dans l’industrie pharmaceutique, déclare Nathan Benaich d’Air Street Capital : « Les premiers signes étaient suffisamment excitants pour attirer beaucoup d’argent ».
Un article de la MIT Technology Review décrit comment l’automatisation par l’intelligence artificielle (IA) tout au long de la chaîne de développement des médicaments ouvre la possibilité de développer des produits pharmaceutiques plus rapides et moins chers.
À 82 ans, atteint d’une forme agressive de cancer du sang que six cures de chimiothérapie n’avaient pas réussi à éliminer, un homme qu’on appellera Paul semblait à court d’options.
N’ayant rien à perdre, les médecins de Paul l’ont inscrit à un essai clinique mis en place par l’Université de médecine de Vienne, en Autriche. L’université testait une nouvelle technologie de jumelage développée par l’entreprise anglaise Exscientia, qui associe des patients avec le médicament précis dont ils ont besoin, en tenant compte des différences biologiques subtiles entre les personnes.
Les chercheurs ont prélevé un petit échantillon de tissu sur Paul. Ils ont divisé l’échantillon, qui comprenait à la fois des cellules normales et des cellules cancéreuses, en plus d’une centaine de morceaux, et les ont exposés à divers cocktails de médicaments. Ensuite, en utilisant l’automatisation robotisée et la vision artificielle (modèles d’apprentissage automatique formés pour identifier de petits changements dans les cellules), ils ont observé ce qui se passait.
Ainsi, au lieu de soumettre un patient à des cycles de chimiothérapie de plusieurs mois, les chercheurs ont testé des dizaines de traitements en même temps.
L’approche a permis à l’équipe d’effectuer une recherche exhaustive du bon médicament. Certains des médicaments ne tuaient pas les cellules cancéreuses. D’autres ont nui aux cellules saines. Paul était trop fragile pour prendre le médicament qui l’a emporté. Il a donc reçu le médicament qui est arrivé au second rang dans le processus de jumelage : un médicament anticancéreux commercialisé par Johnson & Johnson que les médecins de Paul n’avaient pas essayé parce que des essais précédents avaient suggéré qu’il n’était pas efficace pour traiter son type de cancer.
Cela a fonctionné. Deux ans plus tard, Paul était en rémission complète – son cancer avait disparu. L’approche représente un grand changement pour le traitement du cancer, déclare le PDG d’Exscientia, Andrew Hopkins.
Choisir le bon médicament n’est que la moitié du problème qu’Exscientia veut résoudre. La société est déterminée à remanier l’ensemble de la chaîne de développement de médicaments. En plus d’associer des patients à des médicaments existants, Exscientia utilise l’apprentissage automatique pour en concevoir de nouveaux. Cela pourrait à son tour donner encore plus d’options à tester lors de la recherche d’un jumelage.
Les premiers médicaments conçus avec l’aide de l’IA sont maintenant en cours d’essais cliniques – les tests rigoureux effectués sur des volontaires humains pour voir si un traitement est sûr et fonctionne vraiment avant que les régulateurs ne les autorisent pour une utilisation généralisée. Depuis 2021, deux médicaments développés par Exscientia (ou codéveloppés avec d’autres sociétés pharmaceutiques) ont lancé le processus. L’entreprise est sur le point d’en soumettre deux autres.
Aujourd’hui, il y a des centaines de jeunes pousses qui explorent l’utilisation de l’apprentissage automatique dans l’industrie pharmaceutique, déclare Nathan Benaich d’Air Street Capital : « Les premiers signes étaient suffisamment excitants pour attirer beaucoup d’argent ».