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Une Révolution dans la Découverte Médicale
Imaginez un monde où nous pourrions concevoir des molécules innovantes pour traiter n’importe quelle maladie en un temps record, prêtes à être testées cliniquement. En utilisant l’intelligence artificielle (IA), cela pourrait être possible, permettant ainsi à un petit groupe de 50 personnes de réaliser ce que l’industrie pharmaceutique peine à faire avec des milliers d’employés. Voici une opportunité de plusieurs milliards qui pourrait transformer les vies de milliards de personnes.
Le marché pharmaceutique mondial, l’un des secteurs les plus lents à évoluer, a franchi la barre des 1,1 trillion de dollars en 2016. En 2018, les dix plus grandes entreprises pharmaceutiques ont généré à elles seules plus de 355 milliards de dollars de revenus. Cependant, la mise sur le marché d’un nouveau médicament coûte plus de 2,5 milliards de dollars et nécessite souvent plus de 10 ans. En effet, 9 médicaments sur 10 qui commencent les essais cliniques n’atteindront jamais le public. Face au vieillissement de la population, continuer à s’appuyer sur ce rythme de production coûteux et lent devient inacceptable. D’ici 2030, environ 12 % de la population mondiale aura 65 ans ou plus, et des maladies comme Alzheimer vont représenter des défis majeurs. Pourtant, un avenir où la pharmacie serait en abondance se dessine grâce à l’émergence d’intelligences artificielles combinées à d’énormes bases de données, rendant la découverte de médicaments 100 fois moins coûteuse et plus rapide.
Insilico Medicine : Un Leader dans l’Innovation
Un acteur majeur dans ce domaine est Insilico Medicine. Cette entreprise exploite l’IA dans l’ensemble de son processus de découverte de médicaments, dans le but d’améliorer la longévité grâce à la recherche sur le vieillissement. Son moteur de découverte de médicaments s’appuie sur des millions d’échantillons et divers types de données pour détecter des maladies et cibler les molécules les plus prometteuses. Ces molécules peuvent déjà exister ou être créées de novo selon les critères souhaités.
Collaboration pour un Avenir Prometteur
Récemment, le CEO d’Insilico, le Dr. Alex Zhavoronkov, a participé à un webinaire d’Abundance Digital pour discuter de l’avenir de la recherche sur la longévité. Insilico a récemment bouclé un tour de financement stratégique, dirigé par le Corporate Venture Fund de WuXi AppTec, avec la participation de Pavilion Capital, Juvenescence et mon fonds BOLD Capital Partners. Ce qu’ils réalisent est exceptionnel et témoigne de la convergence des technologies exponentielles.
Étude de Cas : L’IA au Service de la Découverte Médicale
Vous êtes probablement au courant des réseaux neuronaux profonds — des systèmes de neurones artificiels capables d’apprendre et de se programmer eux-mêmes à partir de grandes quantités de données. En ajoutant une dimension compétitive, on obtient les réseaux antagonistes génératifs (GAN), une technologie révolutionnaire utilisée par Insilico pour découvrir des médicaments.
Ces GAN opposent deux réseaux neuronaux qui s’évaluent mutuellement, ce qui permet d’imaginer et de créer de nouvelles molécules. Alex explique que ce processus évolutif entraîne chaque réseau à générer des résultats de plus en plus perfectionnés, se traduisant par des molécules optimisées.
Un Modèle de Pipeline Innovant
Dans son pipeline, Insilico utilise l’IA pour identifier des cibles, en s’appuyant sur des données d’expression génétique provenant à la fois de tissus sains et malades. Les cibles sont des structures cellulaires ou moléculaires sur lesquelles les médicaments doivent agir. L’entreprise peut ainsi identifier des cibles, reconstruire des voies de maladies et comprendre les mécanismes régulateurs de maladies liées à l’âge.
Insilico permet également de générer des molécules sur mesure en choisissant parmi jusqu’à 20 propriétés différentes. Ce processus a pour but de concevoir des traitements ayant un minimum d’effets secondaires, un objectif déjà abordé par une scientifique d’Insilico en collaboration avec l’Université d’Oxford.
Prévision et Optimisation des Essais Cliniques
Un objectif récent d’Insilico est de prédire les résultats des essais cliniques. Bien que cela soit encore à ses débuts, ces prédictions pourraient révolutionner le choix des candidats précliniques, réduisant de 10 fois les échecs actuels, car plus de 90 % des molécules testées échouent en essais cliniques humains.
Les 6 D du Développement Médical
La numérisation et la dématérialisation de la découverte de médicaments sont déjà en cours. Grâce aux avancées en apprentissage automatique et en biologie moléculaire, Insilico démontre qu’il est possible de rivaliser avec l’industrie pharmaceutique tout en utilisant des équipes bien plus réduites. Avec l’amélioration de la puissance de calcul, les traitements novateurs pourront être mis sur le marché rapidement, à coût réduit, et sans besoin d’infrastructures massives. La démocratisation et la dé-monnaïsation de ces traitements sont en vue, d’autant plus avec les avancées prévues en informatique quantique.
À terme, l’IA nous permettra également de concevoir des médicaments sophistiqués et multitargets, car la plupart des maladies impliquent de multiples cibles, et non une seule.
Pensées Finales
Les industries inefficaces, lentes à innover et peu risquées seront bouleversées dans les années à venir. Le secteur pharmaceutique est à surveiller, car il se prépare à des avancées extraordinaires en matière de longévité et de prévention des maladies, avec des entreprises comme Insilico ouvrant la voie. Grâce à d’énormes ensembles de données et des innovations remarquables, l’avenir de la santé humaine et de la longévité est prometteur.
Les biotechnologies régénératrices arriveront sur le marché plus tôt que prévu. Alex a estimé qu’il faudra peut-être 20 ans pour voir des résultats tangibles dans ce domaine. Ce délai pourrait même être considéré comme conservateur. D’après Ray Kurzweil, la notion de vitesse d’évasion de la longévité devient pertinente : il s’agit du moment où chaque année vécue permettrait à la science d’allonger notre vie d’une période supérieure à une année.
FAQ
Quels types de maladies Insilico Medicine cible-t-elle ?
Insilico concentre ses efforts sur des maladies telles qu’Alzheimer, le cancer, la fibrose, le Parkinson, le diabète, entre autres.
Comment l’intelligence artificielle change-t-elle la pharmacie ?
L’IA permet d’accélérer la découverte de médicaments, de réduire les coûts, et d’optimiser les essais cliniques en prédisant leurs succès.
Quelles sont les implications des GAN dans le développement médicament ?
Les GAN permettent non seulement de générer des molécules nouvelles, mais ils optimisent également le processus de création en apprenant à partir des données générées.
Quelle est la prévision pour les traitements de longévité ?
Experts estiment que les biotechnologies régénératrices pourraient entrer sur le marché dans les 20 prochaines années, révolutionnant la santé humaine.
Pourquoi est-il nécessaire de réduire les coûts de découverte de médicaments ?
Avec des coûts traditionnels en forte hausse et une forte indication d’échecs, réduire ces coûts est essentiel pour Accessible des traitements pour plus de patients.