Des chercheurs utilisent l'IA pour réduire le temps et les coûts de développement d'un médicament

Une nouvelle méthode réduira l'attente pour de nouveaux médicaments et peut conduire à la mise au point de médicaments qui n'auraient pas été générés par les méthodes existantes.

Shahar Harel du département d'informatique de l'institut de technologie Technion-Israël.

Le développement d'un nouveau médicament peut coûter des milliards de dollars et mettre au moins une douzaine d'années à mettre sur le marché. Deux chercheurs israéliens ont appliqué l'intelligence artificielle et l'apprentissage en profondeur pour gagner du temps et économiser de l'argent sur le processus de découverte de drogue.

Au lieu de rechercher les molécules appropriées à utiliser dans un nouveau médicament, comme cela se fait aujourd'hui, elles ont permis à un ordinateur de faire des prévisions intelligentes sans l'aide de l'homme.

Kira Radinsky et Shahar Harel de l’Institut de technologie Technion-Israël ont introduit dans leur système informatique des centaines de milliers de molécules connues ainsi que la composition chimique de tous les médicaments approuvés par la FDA jusqu’en 1950.

Aidé par l'intelligence artificielle, l'ordinateur a mis au point de nouvelles molécules potentielles en établissant des corrélations parfois inattendues à partir de cet échantillon massif.

«Nous présentons essentiellement ici un algorithme qui aborde le stade créatif du développement de médicaments - le stade de découverte de molécules», explique le prof.Harel.

Il y a entre 1023 et 1060 molécules qui montrent un potentiel thérapeutique. (En comparaison, on estime à 1022 le nombre d'étoiles dans la galaxie.) Le processus de réalisation d'un médicament typique est raccourci en se concentrant uniquement sur les molécules possédant les propriétés souhaitées.

Lorsque Kira Radinsky et Shahar Harel ont demandé au système de proposer 1 000 médicaments basés sur des médicaments anciens, ils ont été surpris de découvrir que 35 des suggestions générées par le système étaient en fait des médicaments approuvés par la FDA après 1950. Cela prouvait que le système était capable d'apprendre à trouver des candidats-médicaments prometteurs.

«Ce que nous avons présenté ici n’est pas seulement un moyen de rationaliser les méthodes existantes, mais aussi de tout nouveaux paradigmes de développement de médicaments et de pratiques scientifiques», a déclaré Radinsky, une superstar reconnue des chercheurs de données.


Kira Radinsky a obtenu son doctorat en informatique du Technion en 2013 et a créé un outil logiciel avec Eric Horovitz, directeur de Microsoft Research, capable de prédire des catastrophes telles que l'épidémie de choléra en Angola. Elle a ensuite fondé SalesPredict. (La startup a été acquise par eBay en 2016 et Radinsky est devenue le scientifique en chef d’eBay Israël.)

Kira Radinsky est également professeur invité au Technion. C'est via ce concept qu'elle a développé le système avec Harel.

"Ce nouveau développement accélérera et réduira les coûts de développement de médicaments nouveaux et efficaces, réduisant ainsi le temps d'attente des patients pour les médicaments", a déclaré Radinsky. "En outre, cette percée devrait conduire à la mise au point de médicaments qui n'auraient pas été générés avec le paradigme pharmacologique conventionnel."

Source : Israel 21C

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