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.