Un système d'IA a identifié un nouveau médicament potentiel en seulement 46 jours

Catégorie: Intelligence artificielle Posté 03 sept.

L'approche est basée sur deux techniques d'IA populaires : les réseaux antagonistes génératifs et l'apprentissage par renforcement.

Les nouvelles: Une équipe de la start-up pharmaceutique AI Insilico Medicine, en collaboration avec des chercheurs de l'Université de Toronto, a mis 21 jours pour créer 30 000 conceptions de molécules ciblant une protéine liée à la fibrose (cicatrisation des tissus). Ils ont synthétisé six de ces molécules en laboratoire, puis en ont testé deux dans des cellules ; le plus prometteur a été testé sur des souris. Les chercheurs ont conclu qu'il était puissant contre la protéine et présentait des qualités similaires à celles d'un médicament. Au total, le processus n'a pris que 46 jours. La recherche a été publiée dans Biotechnologie naturelle cette semaine.

La méthode: Le système examine les recherches antérieures et les brevets pour les molécules connues pour agir contre la cible du médicament, en donnant la priorité aux nouvelles structures qui pourraient être synthétisées en laboratoire. C'est similaire à ce qu'un chimiste humain pourrait faire pour rechercher de nouvelles thérapies, mais beaucoup plus rapidement.

Le contexte: La mise sur le marché d'un nouveau médicament est extrêmement coûteuse et chronophage : cela peut prendre 10 ans et coûter jusqu'à 2,6 milliards de dollars, la grande majorité des candidats échouant au stade des tests, selon le Centre Tufts pour l'étude du développement de médicaments . Il n'est donc pas étonnant qu'il y ait tant de travail en cours sur l'utilisation de l'IA pour accélérer le processus. DeepMind fait partie des entreprises qui explorent la recherche pharmaceutique comme une avenue potentielle pour ses algorithmes.

Un mot d'avertissement: Bien que la recherche semble prometteuse, il s'agit toujours d'une preuve de concept. Nous sommes loin de la création de médicaments conçus par l'IA, et encore moins de la vente aux patients. Nous avons exploré le problème dans cet article de notre numéro TR10 plus tôt cette année.

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