Les Médicaments Découverts par l’IA Seront en Vente Plus Tôt que Vous Ne le Pensez 2023

En février 2020, une équipe de chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) a utilisé l’intelligence artificielle pour découvrir un antibiotique capable de tuer la bactérie E. coli, responsable de milliers d’hospitalisations chaque année, ainsi qu’une souche résistante aux antibiotiques d’une autre infection bactérienne courante, Acinetobacter baumannii. Cette découverte montre à quel point la découverte de médicaments assistée par l’IA peut être rapide et révolutionnaire.

Les scientifiques ont formé leur modèle d’IA en lui présentant environ 2500 molécules (dont 1700 médicaments approuvés par la FDA et 800 produits naturels). Une fois que le modèle a été formé pour comprendre quelles molécules pouvaient tuer E. coli, l’équipe a testé 6000 composés à travers le système, incluant des médicaments existants, des échecs, des produits naturels et divers autres composés.

Le système a découvert l’halicin en une fraction du temps que les méthodes traditionnelles auraient pris. Bowen Lou, professeur adjoint à l’École de commerce de l’Université du Connecticut, a déclaré que “non seulement l’halicin peut tuer de nombreuses espèces de bactéries résistantes aux antibiotiques, mais il est également structurellement distinct des antibiotiques précédents”.

Une Découverte Accélérée grâce à l’IA

Avant l’IA, la découverte de médicaments était principalement un défi en termes de vitesse, d’efficacité et de coût. Entre les années 1990 et la fin des années 2000, le processus typique de découverte et de développement d’un médicament prenait 12 ans ou plus. En revanche, l’équipe du MIT a utilisé une IA capable de tester plus de 100 millions de composés chimiques en quelques jours seulement.

Avec au moins 700 000 décès chaque année attribués aux maladies résistantes aux médicaments – un chiffre qui pourrait atteindre 10 millions de décès par an d’ici 2050 – la nécessité d’accélérer le processus est cruciale. Depuis 1987, année où les scientifiques ont identifié la dernière classe d’antibiotiques réussie pour le traitement des patients, le monde est entré dans ce que les scientifiques appellent “le vide de découverte”.

Comment l’IA Transforme la Découverte de Médicaments

L’IA peut analyser d’énormes quantités de données médicales et accélérer significativement le processus de découverte de médicaments. Cette technologie révolutionnaire permet de réaliser des avancées significatives dans le domaine médical, d’améliorer les résultats des patients et de faciliter des méthodes de traitement plus précises.

Avancées Récemment Réalisées

Des experts considèrent que la mise en catalogue des informations biologiques et chimiques a grandement contribué aux percées récentes dans le domaine des médicaments. En 2018, le laboratoire de recherche en IA DeepMind, soutenu par Google, a développé Alphafold, un réseau capable de déterminer la structure d’une protéine à partir de ses éléments constitutifs.

Les Limites de l’IA en Médecine

Bien que l’IA ait le potentiel de transformer le processus de découverte de médicaments, elle ne peut pas encore accomplir toutes les étapes du développement de médicaments seule, en particulier dans les étapes finales. L’IA est un outil puissant mais complémentaire au rôle des scientifiques et des médecins.

En conclusion, l’intelligence artificielle joue un rôle crucial dans l’accélération de la découverte de médicaments et dans la transformation de l’industrie pharmaceutique. Bien que l’IA ne puisse pas encore remplacer entièrement les humains dans ce processus, elle offre des avancées prometteuses pour l’avenir de la recherche médicale et du développement de médicaments.

L’Évolution de l’IA dans le Domaine Médical

L’utilisation généralisée des modèles de langage et des générateurs d’images tels que ChatGPT d’OpenAI, Bard de Google et Midjourney a introduit de nombreux individus au concept de l’IA lors de leur lancement à la fin de l’année 2022 et au début de l’année 2023. Cependant, les scientifiques utilisent une forme d’IA depuis des décennies.

En 1965, des chercheurs de l’Université Stanford ont tenté d’utiliser un programme informatique pour identifier des composés chimiques. Considéré comme la “première application de l’IA à un problème de raisonnement scientifique”, le projet DENDRAL a ouvert la voie à des utilisations futures de la technologie dans la communauté scientifique.

Presque dix ans plus tard, les scientifiques de Stanford ont conduit d’autres développements dans l’IA médicale en créant le système informatique MYCIN, qui a aidé les professionnels de la santé à diagnostiquer les infections bactériennes transmises par le sang chez les patients. Ce système basé sur des règles posait une série de questions sur les symptômes, l’historique médical, les résultats des tests et divers autres facteurs, et générait une réponse indiquant la probabilité d’un diagnostic particulier.

Cependant, la rigidité des systèmes basés sur des règles signifie qu’ils manquent de la précision nécessaire pour prospérer dans le domaine médical en constante évolution.

La Révolution de l’Apprentissage Profond

La “révolution de l’apprentissage profond” – une période où le développement et l’utilisation de la technologie ont explosé – a véritablement démarré vers 2014. Cette période a été marquée par l’émergence de l’apprentissage profond, une forme d’apprentissage automatique dans laquelle les réseaux de neurones artificiels permettent à une machine d’apprendre et de progresser indépendamment de l’intervention humaine.

Au cours des années 2000, les géants de l’industrie pharmaceutique et les start-ups dynamiques ont vu une opportunité d’accélérer le processus de développement de médicaments. Entre 2008 et 2015, de nombreuses entreprises se sont concentrées sur la découverte de médicaments assistée par l’IA, notamment Evaxion, Exscientia, Recursion, Benevolent AI et Insilico Medicine. L’industrie a connu une croissance encore plus importante à la fin des années 2010 lorsque les grandes entreprises pharmaceutiques ont commencé à soutenir certaines de ces nouvelles start-ups.

Perspectives Futures et Défis

Selon Chris Gibson, le co-fondateur et PDG de la société de biotechnologie Recursion, “Il est important de savoir que [l’apprentissage automatique et l’IA] sont des outils incroyables et, utilisés correctement, ils peuvent nous aider à de nombreuses étapes du processus. L’idée qu’une personne appuie sur ‘entrée’ sur un algorithme d’IA et qu’un médicament en sorte, je crois que c’est une illusion”.

Selon Swarat Chaudhuri, professeur d’informatique à l’Université du Texas à Austin, “Pour déployer des systèmes d’IA dans des domaines critiques en matière de sécurité, par exemple la prise de décisions en temps réel dans les soins de santé, vous devez leur faire confiance. Mais comment faire confiance à un système comme GPT-4, qui donne des réponses plausibles une minute et des mensonges complets la minute suivante ?”.

En fin de compte, bien que l’IA puisse transformer le processus de découverte de médicaments, il reste encore beaucoup de travail à faire pour résoudre les problèmes de fiabilité et de confiance. Cependant, les promesses de l’IA en médecine sont nombreuses et la technologie continue d’apporter des avancées significatives dans le domaine de la recherche médicale et du développement de médicaments.

Conclusion

En somme, l’intégration de l’intelligence artificielle dans le domaine de la découverte de médicaments accélère considérablement le processus et ouvre la voie à de nouvelles possibilités. Bien que l’IA ne puisse pas encore accomplir toutes les étapes de manière autonome, elle offre des perspectives passionnantes pour l’avenir de la médecine. Les découvertes récentes, telles que l’identification de l’halicin, montrent comment l’IA peut résoudre des problèmes complexes et transformer radicalement l’industrie pharmaceutique pour le mieux.

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