Comment l’IA révolutionne le développement de médicaments

Le laboratoire de Terray Therapeutics est une symphonie d’automatisation miniaturisée. Les robots tourbillonnent, transportant de minuscules tubes de fluides vers leurs stations. Des scientifiques en blouse bleue, gants stériles et lunettes de protection surveillent les machines.

Mais la véritable action se produit à l’échelle nanométrique : les protéines en solution se combinent avec des molécules chimiques contenues dans de minuscules puits dans des puces de silicium personnalisées qui ressemblent à des moules à muffins microscopiques. Chaque interaction est enregistrée, des millions et des millions chaque jour, générant quotidiennement 50 téraoctets de données brutes, l’équivalent de plus de 12 000 films.

Le laboratoire, qui fait environ les deux tiers de la taille d’un terrain de football, est une usine de données pour la découverte et le développement de médicaments assistés par intelligence artificielle à Monrovia, en Californie. Il fait partie d’une vague de jeunes entreprises et de start-ups qui tentent d’exploiter l’IA pour produire des médicaments plus efficaces, plus rapidement.

Les entreprises exploitent la nouvelle technologie qui apprend à partir d’énormes quantités de données pour générer des réponses et tenter de refaire la découverte de médicaments. Ils font évoluer le domaine d’un métier artisanal minutieux vers une précision plus automatisée, un changement alimenté par l’IA qui apprend et devient plus intelligente.

Une fois que vous disposez du bon type de données, l’IA peut fonctionner et devenir vraiment très performante, a déclaré Jacob Berlin, co-fondateur et directeur général de Terray.

La plupart des premières utilisations commerciales de l’IA générative, qui peut tout produire, de la poésie aux programmes informatiques, ont consisté à simplifier les tâches de bureau courantes, le service client et l’écriture de code. Pourtant, la découverte et le développement de médicaments constituent une industrie énorme qui, selon les experts, est mûre pour une refonte de l’IA.

L’IA constitue une opportunité unique pour le secteur pharmaceutique, selon le cabinet de conseil McKinsey & Company.

Tout comme les chatbots populaires comme ChatGPT sont formés sur du texte sur Internet et que les générateurs d’images comme DALL-E apprennent à partir de vastes quantités d’images et de vidéos, l’IA pour la découverte de médicaments s’appuie sur les données. Et ce sont des données très spécialisées sur les informations moléculaires, les structures protéiques et les mesures des interactions biochimiques. L’IA apprend des modèles présents dans les données pour suggérer d’éventuels médicaments candidats utiles, comme si elle faisait correspondre les clés chimiques aux bons verrous protéiques.

Parce que l’IA pour le développement de médicaments s’appuie sur des données scientifiques précises, les hallucinations toxiques sont beaucoup moins probables qu’avec des chatbots plus largement formés. Et tout médicament potentiel doit subir des tests approfondis en laboratoire et dans des essais cliniques avant d’être approuvé pour les patients.

Des entreprises comme Terray construisent de grands laboratoires de haute technologie pour générer les informations nécessaires à la formation de l’IA, ce qui permet une expérimentation rapide et la capacité d’identifier des modèles et de faire des prédictions sur ce qui pourrait fonctionner.

L’IA générative peut ensuite concevoir numériquement une molécule médicamenteuse. Cette conception est traduite, dans un laboratoire automatisé à grande vitesse, en une molécule physique et testée pour son interaction avec une protéine cible. Les résultats positifs ou négatifs sont enregistrés et réinjectés dans le logiciel d’IA pour améliorer sa prochaine conception, accélérant ainsi le processus global.

Bien que certains médicaments développés par l’IA soient en cours d’essais cliniques, ils n’en sont encore qu’à leurs débuts.

L’IA générative transforme le domaine, mais le processus de développement de médicaments est compliqué et très humain, a déclaré David Baker, biochimiste et directeur de l’Institute for Protein Design de l’Université de Washington.

Le développement de médicaments est traditionnellement une entreprise coûteuse, longue et aléatoire. Les études sur le coût de la conception d’un médicament et de la conduite des essais cliniques jusqu’à l’approbation finale varient considérablement. Mais la dépense totale est estimée à 1 milliard de dollars en moyenne. Cela prend 10 à 15 ans. Et près de 90 pour cent des médicaments candidats qui entrent dans les essais cliniques sur l’homme échouent, généralement en raison d’un manque d’efficacité ou d’effets secondaires imprévus.

Les jeunes développeurs de médicaments IA s’efforcent d’utiliser leur technologie pour améliorer ces chances, tout en réduisant le temps et l’argent.

Leur source de financement la plus constante provient des géants pharmaceutiques, qui ont longtemps servi de partenaires et de banquiers pour de plus petites entreprises de recherche. Aujourd’hui, les fabricants de médicaments destinés à l’IA s’efforcent généralement d’accélérer les étapes précliniques de développement, qui durent généralement de quatre à sept ans. Certains peuvent essayer de se lancer eux-mêmes dans des essais cliniques. Mais c’est à cette étape que les grandes sociétés pharmaceutiques prennent généralement le relais, réalisant les coûteux essais sur l’homme, qui peuvent prendre encore sept ans.

Pour les sociétés pharmaceutiques établies, la stratégie de partenariat constitue une voie relativement peu coûteuse pour exploiter l’innovation.

Pour eux, c’est comme prendre un Uber pour aller quelque part au lieu d’avoir à acheter une voiture, a déclaré Gerardo Ubaghs Carrin, ancien banquier d’investissement en biotechnologie chez Bank of America Securities.

Les grandes sociétés pharmaceutiques rémunèrent leurs partenaires de recherche pour qu’ils franchissent des étapes importantes en matière de candidats médicaments, ce qui peut atteindre des centaines de millions de dollars au fil des années. Et si un médicament est finalement approuvé et devient un succès commercial, il y a un flux de redevances.

Des sociétés comme Terray, Recursion Pharmaceuticals, Schrdinger et Isomorphic Labs poursuivent leurs percées. Mais il existe, en gros, deux voies différentes : celle qui construit de grands laboratoires et celle qui ne le fait pas.

Isomorphic, la spin-out de découverte de médicaments de Google DeepMind, le groupe central des géants de la technologie en matière d’IA, estime que plus l’IA est bonne, moins de données sont nécessaires. Et il mise sur ses prouesses logicielles.

En 2021, Google DeepMind a publié un logiciel qui prédisait avec précision les formes dans lesquelles les chaînes d’acides aminés se replieraient sous forme de protéines. Ces formes tridimensionnelles déterminent le fonctionnement d’une protéine. Cela a stimulé la compréhension biologique et a été utile à la découverte de médicaments, puisque les protéines déterminent le comportement de tous les êtres vivants.

Le mois dernier, Google DeepMind et Isomorphic ont annoncé que leur dernier modèle d’IA, AlphaFold 3, pouvait prédire comment les molécules et les protéines interagiraient, une étape supplémentaire dans la conception de médicaments.

Nous nous concentrons sur l’approche informatique, a déclaré Max Jaderberg, directeur de l’IA chez Isomorphic. Nous pensons qu’il y a un énorme potentiel à libérer.

Terray, comme la plupart des start-ups de développement de médicaments, est le fruit d’années de recherche scientifique combinées à des développements plus récents dans le domaine de l’IA.

Le Dr Berlin, le directeur général, qui a obtenu son doctorat. en chimie de Caltech, a poursuivi ses progrès en nanotechnologie et en chimie tout au long de sa carrière. Terray est né d’un projet universitaire lancé il y a plus de dix ans au centre de cancérologie City of Hope, près de Los Angeles, où le Dr Berlin dirigeait un groupe de recherche.

Terray se concentre sur le développement de médicaments à petites molécules, essentiellement n’importe quel médicament qu’une personne peut ingérer dans une pilule comme l’aspirine et les statines. Les pilules sont pratiques à prendre et peu coûteuses à produire.

Les laboratoires élégants de Terray sont bien loin de l’époque universitaire où les données étaient stockées sur des feuilles de calcul Excel et où l’automatisation était un objectif lointain.

J’étais le robot, se souvient Kathleen Elison, co-fondatrice et scientifique principale de Terray.

Mais en 2018, lorsque Terray a été fondée, les technologies nécessaires à la construction de son laboratoire de données de style industriel progressaient à un rythme soutenu. Terray s’est appuyé sur les progrès de fabricants extérieurs pour fabriquer les puces à micro-échelle qu’il conçoit. Ses laboratoires sont remplis d’équipements automatisés, mais presque tous sont personnalisés grâce aux progrès de la technologie d’impression 3D.

Dès le départ, l’équipe Terray a reconnu que l’IA allait être cruciale pour donner un sens à ses réserves de données, mais le potentiel de l’IA générative dans le développement de médicaments n’est apparu que plus tard, bien avant que ChatGPT ne devienne un succès retentissant en 2022.

Narbe Mardirossian, scientifique principal chez Amgen, est devenue directrice de la technologie de Terrays en 2020, en partie en raison de la richesse de ses données générées en laboratoire. Sous la direction du Dr Mardirossian, Terray a constitué ses équipes de science des données et d’IA et créé un modèle d’IA pour traduire les données chimiques en mathématiques, et inversement. La société a publié une version open source.

Terray a conclu des accords de partenariat avec Bristol Myers Squibb et Calico Life Sciences, une filiale d’Alphabet, la société mère de Google, qui se concentre sur les maladies liées à l’âge. Les termes de ces accords ne sont pas divulgués.

Pour se développer, Terray aura besoin de fonds dépassant ses 80 millions de dollars en capital-risque, a déclaré Eli Berlin, le frère cadet du Dr Berlin. Il a quitté un emploi dans le private equity pour devenir co-fondateur et directeur financier et opérationnel de la start-up, persuadé que la technologie pouvait ouvrir la porte à un business lucratif, a-t-il déclaré.

Terray développe de nouveaux médicaments contre les maladies inflammatoires, notamment le lupus, le psoriasis et la polyarthrite rhumatoïde. La société, a déclaré le Dr Berlin, s’attend à ce que des médicaments fassent l’objet d’essais cliniques d’ici début 2026.

Les innovations pharmaceutiques de Terray et de ses pairs peuvent accélérer les choses, mais dans une certaine mesure.

Le test ultime pour nous, et pour le domaine en général, est de savoir si, dans 10 ans, vous pouvez dire que le taux de réussite clinique a considérablement augmenté et que nous disposons de meilleurs médicaments pour la santé humaine, a déclaré le Dr Berlin.