IA et drug discovery : l’intelligence artificielle accélératrice de la recherche 

″L’IA transforme complètement toutes les étapes du cycle de vie du médicament à savoir le développement, la pharmacovigilance, la production ou encore le market access″, a lancé en guise d’introduction, Philippe Moingeon, professeur attaché en IA et santé à Paris Saclay, membre de l’Académie nationale de pharmacie. Son rôle est plus particulièrement marqué dans la phase de conception du médicament avec l’identification de la cible thérapeutique ″pertinente″ ; du candidat médicament ″pertinent″ ; et la sélection des patients les plus à même de bénéficier du médicament. ″Elle rend ainsi possible l’adéquation entre le médicament et les spécificités des patients pour une médecine de précision″, a-t-il ajouté. 

Comprendre les cibles thérapeutiques 

Concernant plus spécifiquement l’identification des cibles thérapeutiques, l’IA peut être utilisée ″afin de comprendre le comportement des cellules et identifier leur gène pilote″, a souligné Arnaud Bonnaffoux, CEO de Vidium Solutions. Pour y parvenir, Vidium Solutions utilise trois ″ingrédients″ à savoir la smart data dont le single cell pour mesurer des centaines de milliers de cellules ; le machine learning couplé à des jumeaux numériques de cellules pour tester les différentes topologies de ces réseaux génétiques. Le troisième ingrédient est celui qui distingue Vidium Solutions, puisque la start-up adopte une vision probabiliste du comportement darwinien des cellules, totalement différente de la vision déterministe. L’algorithme de l’IA intègre ainsi qu’une part de la variabilité des réponses biologiques des patients est aussi liée aux comportements aléatoires des cellules, permettant d’identifier deux à six gènes pilotes et non des centaines.  

La sélection des molécules

L’activité de Vidium Solutions s’arrête là où commence celle Iktos. ″Notre enjeu est d’aider les chimistes à trouver et optimiser le plus rapidement possible les nouvelles molécules, tout en résolvant les problèmes de sélectivité, de non toxicité et de stabilité″, a fait savoir Yann Gaston-Mathé, fondateur et CEO d’Iktos. Face à un processus itératif, Iktos propose un outil d’IA générative, conseillant le chimiste sur les molécules à tester, en phase avec les objectifs à atteindre. Une autre solution développée par Iktos lui indique ensuite les étapes de fabrication des molécules retenues. ″Notre process est original dans la conception des molécules avec l’IA, car elle est basée sur des réactions chimiques, ce qui nous garantit que la molécule est synthétisable″, a rapporté le CEO d’Iktos.  

L’usage et l’accès aux données patients

Pour mener ces travaux de recherche, les données des patients sont indispensables. Owkin les utilise pour identifier les cibles thérapeutiques, travailler sur le positionnement du médicament existant, optimiser des essais cliniques, et identifier les patients à enrôler dans un essai clinique. ″L’avantage est de travailler directement sur les données des patients pour lesquels nous souhaitons avoir un impact tout en optimisant les modèles d’IA en les entraînant sur ces mêmes données″, a indiqué Eric Durand, SVP Data Science chez Owkin.  

Adlin se place dans un rôle intermédiaire entre les institutions de recherches, les biotech et les laboratoires, pour faciliter cet accès à des données structurées et de qualité. Il met à disposition une workspace collaborative ainsi qu’une marketplace leur ouvrant l’accès à des compétences, des outils, des données de partenaires privés ou publics et facilitant la diffusion de leurs propres savoirs.  ″Nous avons pour mission d’accompagner les acteurs générant des données afin de leur fournir les outils pour les structurer, a fait savoir Paul Rinaudo, CEO et fondateur d’Adlin. Ils sont nombreux à vouloir capter les données. Les silos doivent donc être rompus afin de ne pas ralentir la recherche et perdre en qualité.″