L’intelligence artificielle générative connaît peut-être son heure de gloire, mais la technologie existait bien avant ChatGPT et DALL-E. Tout a commencé en 2014 avec un article de Ian Goodfellow et de plusieurs autres chercheurs intitulé «Réseaux antagonistes génératifs» (GAN). Goodfellow est un informaticien qui a travaillé pour Google Brain et Apple et travaille actuellement avec DeepMind. Aujourd’hui, son article a été cité plus de 55 000 fois et sous-tend plusieurs outils d’IA.
Il y a près d’une décennie, Goodfellow a découvert une percée : en utilisant la technologie pour tirer parti de grandes quantités de données, les outils d’IA peuvent générer des données « synthétiques » dans les bonnes conditions. Au fil du temps, avec une formation et une rétroaction constantes, le système apprend à fournir des données synthétiques étroitement alignées sur le résultat souhaité. Aujourd’hui, ces données synthétiques peuvent inclure un code de contrat intelligent, des algorithmes de détection de fraude et, bien sûr, des avatars hyperréalistes avec votre visage dans le métaverse.
L’IA générative résout non seulement des défis tels que le codage et la gestion des risques, mais entraîne également de puissantes innovations biotechnologiques. Malgré les progrès de la fabrication et de la découverte, il faut encore 10 à 15 ans et coûte des millions de dollars pour amener un médicament de la découverte au marché. Et au lieu de diminuer avec les avancées technologiques, le coût de mise sur le marché d’un médicament ne fait qu’augmenter.
L’IA peut optimiser la vitesse et l’efficacité de la découverte de médicaments en rationalisant de nouvelles cibles, en concevant de nouveaux médicaments et même en déterminant la probabilité de succès des essais cliniques.
L’IA générative entre dans le monde de la chimie
En 2016, le Dr Alex Zhavoronkov, fondateur de la licorne de découverte de médicaments Insilico Medicine, a fait des vagues dans le monde de la chimie en présentant la technologie de l’IA générative lors de conférences de Londres à San Francisco. Les résultats de ses recherches semblaient tirés par les cheveux pour certains, mais transformateurs pour d’autres – les GAN, combinés à l’apprentissage par renforcement, pourraient générer de nouvelles molécules pour le traitement des maladies.
Il y a sept ans, beaucoup considéraient encore l’IA comme un concept futuriste de science-fiction. Zhavoronkov a apporté des exemples de la capacité de la technologie à créer quelque chose de nouveau pour changer les esprits. Il a ajouté des pétales aux fleurs photographiées et a généré des visages uniques pour expliquer comment l’IA peut créer de nouvelles molécules. Les chimistes étaient sceptiques, mais Zhavoronkov n’a pas été découragé. L’IA allait transformer nos expériences de santé ; il fallait juste du temps.
Insilico a finalement montré que son IA pouvait trouver de nouvelles cibles de maladies. En utilisant la technologie d’IA générative pour produire et évaluer des candidats et des cibles médicamenteuses, leur plateforme a conçu de nouvelles molécules qui pourraient être synthétisées, testées et développées en traitements potentiels.
WuXi AppTec a rejoint Insilico pour développer ses premières molécules génératives produites par l’IA et a ensuite investi dans l’entreprise pour une accélération supplémentaire. Leurs premières cibles médicamenteuses pourraient vous surprendre : les traitements des maladies rares. Parce que ces maladies sont si rares, les scientifiques en savent très peu sur leur structure chimique. L’IA a comblé les lacunes pour concevoir des candidats potentiels là où aucune structure n’était disponible.
Ils ont ciblé l’isoforme JAK3, une séquence d’ADN liée à la polyarthrite rhumatoïde et au psoriasis. Le système a généré 300 000 molécules et réduit la sélection à 100 cibles prometteuses. Les humains ont rejoint le processus ici, les chimistes médicaux choisissant le meilleur candidat pour un développement ultérieur. Les résultats ont été publiés en 2018 dans Molecular Pharmaceutics avec une promesse claire : l’IA générative était là pour perturber l’espace de la découverte de médicaments.
Quand l’IA arrivera-t-elle dans nos pharmacies ?
Insilico a obtenu des brevets sur sa technologie d’IA, mais elle a également reçu des brevets pour ses travaux sur les biomarqueurs biologiques du vieillissement. La société s’efforce de tirer parti de l’IA pour découvrir de puissants traitements anti-âge. Alors qu’il nous reste plusieurs années avant que ceux-ci n’atteignent les étagères de notre armoire à pharmacie, Insilico examine également de près notre façon de vieillir, notamment en mesurant notre âge biologique. Les horloges de vieillissement fournissent aux chercheurs des informations précieuses sur les processus de vieillissement individuels.
En 2020, les travaux de chimie générative d’Insilico Medicine ont été lancés sous le nom de Chemistry42. La plateforme utilise l’apprentissage en profondeur et l’apprentissage par renforcement pour générer des structures chimiques permettant de traiter des cibles médicales prédéfinies. Chemistry42 a identifié une molécule complètement nouvelle et potentiellement la première du genre, PandaOmics, pour le traitement de la fibrose. L’équipe d’Insilico a conçu et synthétisé 80 molécules, dont une petite molécule extrêmement prometteuse pour le traitement de la fibrose pulmonaire idiopathique (FPI), une maladie pulmonaire progressive rare et dévastatrice.
L’entreprise avait innové en unissant l’apprentissage en profondeur et la chimie. Les grandes sociétés pharmaceutiques l’ont également remarqué, Pfizer, Arvinas, Fosun Pharma et Sanofi établissant des partenariats avec Insilico.
En février 2022, Insilico a franchi un autre seuil en portant son médicament IPF aux essais cliniques de phase 1 en moins de 30 mois. En janvier 2023, ces essais de phase 1 ont annoncé des résultats positifs et en février 2023, le médicament IPF a reçu la désignation de médicament orphelin de la FDA. Il est temps pour les essais cliniques de phase 2, où de vrais patients atteints de FPI entreront dans des essais cliniques et testeront l’option de traitement qui pourrait changer leur vie.
La prochaine étape pour les médicaments générés par l’IA ? COVID 19. Le traitement oral d’Insilico, ISM3312, entrera bientôt dans les essais cliniques en Chine. Le médicament offre une protection contre les mutations et les mauvais résultats pour les patients COVID. Le monde a désespérément besoin de solutions rapides aux maladies émergentes.
L’IA générative transcende les images créatives et le codage approfondi. Cela changera la façon dont les médecins traitent les maladies et sauvera d’innombrables vies. Il y a aussi beaucoup de place pour la blockchain – les scientifiques de la découverte de médicaments peuvent utiliser le DLT pour échanger en toute sécurité des données de recherche clinique.
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