Drug Discovery et IA : tour d’horizon des principaux investissements et partenariats de 2023

Alors que la recherche de nouveaux médicaments est un processus long et coûteux, soumis à une forte incertitude, la technologie y prend une place croissante. L’intelligence artificielle (IA), en particulier, est devenue un vecteur d’accélération et d’optimisation dans les phases précoces de drug discovery. Elle permet par exemple de tester plus rapidement les hypothèses des chercheurs dans des domaines aussi variés que la prédiction des structures moléculaires et l’exploration des caractéristiques propres à chaque candidat médicament. 

De nombreuses start-up spécialisées en biotechnologie se sont positionnées sur ce domaine. Elles ont besoin de fonds importants et de s’adosser à des partenaires technologiques ou à des laboratoires pharmaceutiques pour se développer et faire progresser les pipelines de médicaments. En 2023, de nombreux financements et partenariats stratégiques ont retenu l’attention des analystes. Quelles ont été les initiatives majeures dans l’usage de l’intelligence artificielle au service de la découverte de médicament cette année-là ? Et quelles grandes tendances pouvons nous déduire de ces annonces ? 

En janvier 2024, Amandeep Singh, chef de projet chez MP Advisors, un cabinet de conseil spécialiste de l’industrie pharmaceutique et la biotech, a publié une liste d’initiatives concernant l’utilisation de l’IA pour la découverte de médicaments annoncées en 2023. Avec son accord, nous l’avons enrichie et avons qualifié plus finement certaines des entreprises et des opérations qui y sont citées (voir méthodologie).

C’est ainsi que nous avons recensé 145 initiatives entre le 1er janvier et le 31 décembre de l’année dernière, soit une douzaine par mois, dans huit catégories différentes, dont 65 partenariats, 42 financements et 14 nouveautés produits.

Nous avons réparti ces annonces en les associant à l’une des trois principales étapes de la chaîne de valeur de la drug discovery : la phase de pré-découverte/recherche de cibles (42 initiatives), celle de découverte à proprement parler (94) et la recherche clinique (six, qui concernent les essais cliniques). Nous avons créé une quatrième catégorie dédiée à trois outils qui aident les chercheurs sur chacune de ces trois étapes : gestion de la littérature, gestion de laboratoire ou des stocks, cloud / HPC (calcul haute performance) / analyse de données omiques. 

Pour plus de détails, ces étapes sont elles-mêmes divisées en sous-catégories. Au sein de celle de pré-découverte, nous avons ainsi identifié 28 annonces portant sur la recherche de cibles thérapeutiques & biomarqueurs et 12 sur les pathologies numériques. 

L’étape de découverte de médicaments compte 59 annonces ayant trait aux petites molécules et 34 aux produits biologiques (dont 28 anticorps & protéines thérapeutiques et quatre thérapies géniques).

Ces résultats sont fidèles aux conclusions d’une étude du Boston Consulting Group, publiée par Elsevier au printemps 2024, sur le pipeline de médicaments et de vaccins découverts par l’IA à l’échelle de l’industrie. Elle confirme l’avance des petites molécules (environ 30 % en 2023), devant les vaccins (10 %) et les anticorps (5 %). En 2022, le nombre de petites molécules découvertes par l’IA a augmenté “de façon exponentielle”, atteignant même un niveau proche de celles découvertes de façon traditionnelle. Cette tendance s’est poursuivie depuis. Une croissance exponentielle similaire est observée dans les produits biologiques découverts par l’IA, bien que le nombre de molécules soit encore modeste.

Plus de 2 milliards de dollars levés en 2023

Les 42 opérations de financement recensées l’an passé ont été réalisées par 40 sociétés différentes, pour un montant total de 2,296 milliards de dollars (2,1 milliards d’euros). Selon Ashu Singhal, cofondateur et président de la société technologique Benchling, ces niveaux élevés d’investissements en R&D s’expliquent par une “pression accrue” de la concurrence et la nécessité de livrer plus rapidement des produits sur le marché. “Près de 200 médicaments perdront l’exclusivité de leurs brevets d’ici 2030. Cela représente près de la moitié des sources de revenus actuelles des grandes sociétés pharmaceutiques, un écart qui ne peut être comblé qu’en investissant encore plus dans la R&D et en commercialisant rapidement de nouveaux produits”, précisait-t-il dans une interview accordée à mind Health en avril.

AbCellera Biologics a reçu un financement de 370 millions de dollars sous la forme d’une subvention du gouvernement canadien et de l’État de Colombie-Britannique, ce qui en fait le premier financement pour une entreprise de découverte de médicaments basée sur l’IA en 2023. En deuxième position, l’Américain Generates Biomedicines a levé 273 millions de dollars en série C en septembre, auprès notamment de NVentures, le fonds d’investissement de NVIDIA, et d’Amgen Ventures. Generate Biomedicines, qui construit un “lab-in-a-loop” (lorsque les données expérimentales alimentent les modèles informatiques, ndlr) pour la découverte de médicaments, a consacré d’immenses ressources dans la cryo-microscopie électronique, une technique d’imagerie qui permet de visualiser la structure de molécules biologiques.

Alors que le champ des petites molécules est celui où les biotech et techbio (qui, par opposition aux biotech, s’intéressent à la découverte de cibles thérapeutiques et de nouvelles molécules avec une approche “data-first”) utilisant nativement l’IA se sont initialement le plus engagées, AbCellera Biologics et Generates Biomedicines, de même que sept autres sociétés ayant levé des fonds l’année dernière, se concentrent plutôt sur le domaine des anticorps / protéines thérapeutiques. 

“Ce n’est pas étonnant, puisque dans le domaine de l’IA, les anticorps ont environ quatre à cinq années de retard sur les petites molécules. Les plateformes d’IA dédiées à ces dernières ont beaucoup évolué entre 2018 et 2022, alors que celles pour les anticorps n’ont fait leur apparition qu’à partir de 2021. Nous allons donc probablement voir arriver dans les prochains mois de nouvelles entreprises spécialisées dans la conception d’anticorps basée sur l’IA”, analyse Amandeep Singh.

Deux sociétés françaises ont levé des fonds l’année dernière. La techbio Iktos a réuni 15,5 millions d’euros en mars 2023, notamment pour lancer Iktos Robotics, une plateforme de synthèse de molécules automatisées pilotée par l’IA, tandis que la biotech Okomera, spécialisée en oncologie, a levé 10,2 millions en décembre, notamment pour nouer des partenariats stratégiques avec des laboratoires pharmaceutiques et engager une phase de validation de la pertinence médicale de sa solution avec des centres en Europe et aux États-Unis.

Le secteur devrait continuer de séduire les investisseurs en 2024. Quelles start-up auront leurs faveurs ? Alors que la plupart des techbio s’appuient sur des ensembles de données publiques, “les entreprises qui disposent de laboratoires d’expérimentation hautement automatisés et génèrent beaucoup de données propriétaires seront sans doute celles qui lèveront le plus”, estime Amandeep Singh. De fait, en avril dernier, Xaira Therapeutics, qui entend produire des quantités massives de données expérimentales pour alimenter et améliorer ses modèles, a annoncé dans un communiqué avoir réuni plus d’un milliard de dollars de capital dès son lancement. La société de San Francisco a été fondée et incubée par ARCH Venture Partners et Foresite Labs.

Le Royaume-Uni : un challenger attractif

Quelles sont les nationalités des start-up ayant levé des fonds l’an dernier ? Les États-Unis dominent largement, avec 21 représentantes, devant le Royaume-Uni (six), le Canada (quatre) et Israël (trois) : “Le marché britannique bénéficie de la dynamique de grandes entreprises comme Exscientia, BenevolentAI et Isomorphic Lab (filiale d’Alphabet, ndlr), ainsi que d’un écosystème universitaire innovant, reconnu pour l’étude de la structure des protéines”, remarque Amandeep Singh. 

Nvidia a investi dans six techbio en 2023

Nous avons recherché l’identité des investisseurs ayant participé publiquement aux 21 opérations qui ont réuni plus de 20 millions de dollars. Il ressort que, sur ce critère, Nvidia a été la plus active, puisque la société technologique américaine, dont les processeurs à hautes performances accompagnent le développement de l’IA, a pris part à six d’entre elles via son fonds NVentures : Genesis Therapeutics, Generate Biomedicines, Inceptive, Evozyne, Recursion et Iambic Therapeutics. 

L’intérêt de Nvidia pour la santé, en particulier la drug discovery, ne s’exprime pas seulement par les investissements dans les start-up spécialisées. Lors de sa conférence mondiale GTC 2024, le fabricant de puces a ainsi annoncé le lancement de Nvidia Nim, une suite de 25 nouveaux microservices destinés aux entreprises du domaine de la santé. Basés sur des modèles d’IA générative et des API, ils permettent de créer et déployer des applications natives dans le cloud. L’entreprise Iambic Therapeutics, qui développe une plateforme d’IA pour identifier de nouveaux médicaments, a déclaré en mars dernier avoir utilisé ces services pour passer du stade du lancement du programme de son candidat médicament à celui des essais cliniques en 24 mois. 

Nvidia compte également sur sa plateforme d’IA générative BioNeMo pour faire avancer la R&D en drug discovery. Ses derniers modèles permettent ainsi d’analyser des séquences d’ADN, prédire comment les protéines changeront de forme en réponse à la molécule d’un médicament et déterminer la fonction d’une cellule sur la base de son ARN. Nvidia revendique à ce jour plus d’une centaine d’entreprises utilisatrices de BioNeMo dans le monde.

Nvidia n’est pas le seul géant technologique à s’intéresser de près à cette industrie. Les filiales d’Alphabet DeepMind et Isomorphic Labs apportent aussi leur contribution dans les phases précoces de conception. Elles ont mis au point le programme populaire AlphaFold qui permet aux chercheurs de prédire la structure moléculaire des protéines. “Le programme a travaillé sur près de 200 millions de protéines à date, couvrant la quasi-totalité des structures de protéines dans le monde”, a fait remarquer Joëlle Barral, directrice principale Recherche et Ingénierie chez Google DeepMind, à l’occasion d’un événement organisé fin mai à PariSanté Campus pour présenter la promotion 2024 du programme Google for Startups Growth Academy : AI for Health. La dernière version de ce programme, AlphaFold 3, a été annoncée en mai. Elle est capable de prédire la structure et les interactions des protéines, de l’ADN et de l’ARN. Isomorphic Labs travaille notamment sur la conception de médicaments avec AlphaFold 3 pour des projets internes ainsi que pour des collaborations avec des sociétés pharmaceutiques.

Les acquisition ne se bousculent pas

Sept sociétés ont été acquises l’année dernière. Le laboratoire pharmaceutique japonais Takeda a par exemple annoncé en février avoir déboursé 4 milliards de dollars pour acheter auprès de Nimbus Therapeutics sa filiale Nimbus Lakshmi, qui héberge un programme dédié aux inhibiteurs TYK2, qui entrent dans le traitement du psoriasis.

Berkeley Lights a mis la main en mars 2023 sur IsoPlexis Corporation, une techbio spécialisée dans le développement de systèmes protéomiques et de biomarqueurs cellulaires, qui fournit une plateforme d’évaluation des traitements. La société nouvellement fusionnée, rebaptisée PhenomeX, a été rachetée un peu plus de six mois plus tard par le groupe Bruker dans une transaction à 108 millions de dollars.

Par ailleurs, Lantern Pharma a annoncé en mars la création d’une filiale, baptisée Starlight Therapeutics, pour se concentrer sur les traitements du cancer du cerveau et du système nerveux central. La plateforme d’IA de Lantern, baptisée RADR, a aidé à l’identification et au développement du portfolio thérapeutique de Starlight.

“Les techbio ne se bousculent pas pour se faire racheter, observe Orlane Thoré, responsable sectorielle santé chez FI Group, un cabinet de conseil en financement public de l’innovation. Elles apportent des briques technologiques à des entreprises qui en ont besoin. Or, une technologie n’est pas brevetable dans son intégralité, comme c’est le cas pour une molécule, mais il est possible d’imaginer qu’une technologie puisse être appliquée à d’autres secteurs que la santé.” Marlène Branca, responsable du secteur de l’IT au sein de FI Group, souligne, de son côté, qu’au cœur même des négociations, la notion de valorisation est clé : “Chaque technologie évolue très vite compte tenu de la dynamique actuelle et des nouveaux produits qui arrivent tous les jours sur le marché. Une entreprise rachetée qui développe une technologie dans l’IA risque de se trouver obsolète six mois plus tard. Il est donc préférable d’établir des partenariats et des licences.”

Les labos en quête de partenaires

Nous avons d’ailleurs recensé 65 partenariats impliquant 95 sociétés différentes. 13 d’entre elles sont des laboratoires pharmaceutiques, dont les français Sanofi et Servier. Il est en effet devenu courant pour l’industrie pharmaceutique de miser sur l’IA. “Notre espoir est que les nouvelles technologies, comme l’IA ou la data science, nous aident à accélérer nos projets et à diminuer leurs taux d’attrition, explique à mind Health Fabien Schmidlin, Global Head of Translational Medicine chez Servier. Chacun vend sa technologie comme étant celle qui va révolutionner le domaine. Il est parfois difficile de faire la part des choses et il va nous falloir tester beaucoup de solutions différentes pour démontrer l’impact et identifier celles qui fonctionnent”.

Dans l’étude déjà citée, Boston Consulting Group souligne aussi que chacun des 20 plus grands laboratoires mène des activités dans ce domaine, essentiellement sous la forme de collaborations avec des sociétés de biotechnologie spécialisées dans l’IA.

L’an passé, trois techbio françaises ont annoncé des partenariats : Owkin en a noué deux avec les laboratoires Servier et MSD, Iktos avec Curreio et Kissei Pharmaceutical, et Aqemia avec Sanofi. Dans le cadre de ce dernier accord, Aqemia pourra recevoir jusqu’à 140 M$ de la part de Sanofi selon la réussite d’étapes de R&D sur un certain nombre de cibles thérapeutiques. Aqemia travaillait déjà avec Sanofi sur une preuve de concept en oncologie, mais cette collaboration pluriannuelle avec le groupe pharmaceutique lui permet d’élargir le champ de ses recherches à de multiples maladies. Ce partenariat se révèle être un précieux soutien sur le plan scientifique et culturel pour la start-up, qui entend dans le même temps développer son propre pipeline de molécules. Maximilien Levesque, son CEO, a présenté à mind Health sa vision stratégique à l’occasion d’un entretien publié en janvier : “Travailler sur des projets industriels nous permet d’apprendre et de démontrer ce que l’on est en capacité de faire. Les grands laboratoires s’appuient sur notre technologie pour remplir leurs pipelines de nouveaux candidats médicaments et augmenter la probabilité de succès de leurs projets”. Aqemia œuvre à date sur une dizaine de projets en interne et trois molécules sont actuellement testées sur animaux en oncologie et en immuno-oncologie.

Les techbio doivent encore faire leurs preuves cliniques

Le succès des molécules nées de l’IA dans les essais cliniques reste à être démontré, puisqu’aucun médicament découvert grâce à cette technologie n’a jusqu’à présent atteint le placard à pharmacie des patients. Le BCG a comparé l’efficacité clinique des premiers essais menés sur des molécules conçues grâce à des modèles basés sur l’IA à celle des méthodes historiques de l’industrie. D’après son analyse, les candidats médicaments découverts grâce à l’IA s’en sortent légèrement mieux que les méthodologies traditionnelles en phase I (le taux de réussite est de 80 à 90 %, contre 75 % avec les méthodes traditionnelles). En phase II, le taux de réussite avoisine en revanche les 40%, ce qui constitue un résultat similaire à celui des méthodes traditionnelles. 

Excientia est l’une des techbio qui se heurtent aux obstacles cliniques. Après avoir levé près de 500 millions de dollars pour faire progresser plusieurs actifs vers des essais cliniques (par le biais d’alliances ou via des programmes de R&D en interne), elle a été contrainte d’abandonner son candidat médicament anticancéreux EXS-21546 en phase I/II. Suite à cet échec, la société britannique a souhaité se recentrer sur des cibles plus différenciantes en oncologie. 

Même si la route est encore longue, le mouvement vers l’IA est inexorable, défend Orlane Thoré (FI Group). “L’épuisement des recherches traditionnelles, la montée en puissance des biotech et la perte des monopoles sur les blockbusters ont contribué au déclin de l’industrie pharmaceutique depuis une vingtaine d’années. Les pharma ont besoin de réinventer leurs modèles et d’accélérer dans la course au développement des technologies et des traitements. Même si aucun produit développé grâce à l’IA n’est encore arrivé sur le marché, il est certain qu’on ne pourra plus s’en passer pour optimiser le développement de médicaments dans les prochaines années.”