L’Europe accélère la découverte de médicaments contre l’IA alors que le spin-off de DeepMind cible les essais cette année

Isomorphic Labs, spin-off de Google DeepMind, s’attend à ce que les tests sur ses premiers médicaments conçus par l’IA commencent cette année, alors que la technologie startups course pour transformer la magie algorithmique en traitements réels.

« Nous espérons que certains médicaments conçus par l’IA feront l’objet d’essais cliniques d’ici la fin de l’année », le PDG lauréat du prix Nobel de l’entreprise Demis Hassabis dit un panel au Forum économique mondial de Davos cette semaine. « C’est le plan. »

Le potentiel de la découverte de médicaments basée sur l’IA est énorme. Au lieu de passer des années, voire des décennies, à tester manuellement des produits chimiques, apprentissage automatique les algorithmes peuvent passer au crible des montagnes de données pour repérer des modèles et prédire quelles molécules pourraient constituer le prochain médicament miracle. Cela pourrait conduire à un développement plus rapide de médicaments, à des coûts moins élevés et à de nouveaux remèdes.

Par un estimationplus de 460 startups d’IA travaillent actuellement sur la découverte de médicaments, dont plus d’un quart viennent d’Europe. À l’échelle mondiale, plus de 60 milliards de dollars ont été investis dans ce secteur jusqu’à présent, et l’afflux de financements ne montre aucun signe de ralentissement. lâcher prise.

Pourtant, la découverte des médicaments n’est qu’une étape du processus. ce n’est que lorsque les grandes sociétés pharmaceutiques décideront qu’elles valent la peine d’être fabriquées, commercialisées et distribuées que cela fera une réelle différence pour vous et moi.

C’est ce qui rend certaines des récentes connexions entre géants pharmaceutiques et startups de l’IA particulièrement excitantes.

L’année dernière, Isomorphic Labs a encré 45 millions de dollars accord avec Eli Lilly pour collaborer à la recherche basée sur l’IA sur les thérapies à petites molécules. Aux termes de l’accord, Isomorphic est également éligible à recevoir jusqu’à 1,7 milliard de dollars en « jalons basés sur les performances ». La société a également signé un accord similaire collaboration avec la biotechnologie suisse Novartis.

« Nous travaillons déjà sur de véritables programmes antidrogue », a déclaré Hassabis à Bloomberg Television dans une interview accordée à Bloomberg Television. entretien peu après les annonces. «Je m’attendrais à ce que les premiers médicaments conçus par l’IA soient mis en clinique dans les deux prochaines années.»

Exscientia, issue de l’Université de Dundee en 2012, a été parmi les premiers à appliquer l’IA à la découverte de médicaments. En 2024, la société a fait progresser son premier candidat-médicament conçu par l’IA dans les essais cliniques sur l’homme, franchissant cette étape en seulement 12 mois – un processus qui prend généralement environ cinq ans. Rachat de son rival américain Recursion la société basée à Oxford pour 688 millions de dollars en novembre.

Ce sont deux grands exemples d’un marché de la découverte de médicaments basé sur l’IA, en plein essor et de plus en plus en train de se consolider. Cependant, de nombreuses entreprises en démarrage travaillent également sur des applications plus spécialisées de la technologie. Il s’agit notamment de CardiaTec, basée à Cambridge, au Royaume-Uni, qui utilise l’IA pour trouver de nouveaux médicaments traiter les maladies cardiaqueset dont le siège est à Londres Multiomic Health, qui travaille sur des formules pour traiter les maladies métaboliques.

Malgré tout son potentiel, l’IA n’est pas une solution miracle pour la découverte de médicaments. Bien que cela puisse considérablement accélérer la recherche des composés adéquats nécessaires à la fabrication de nouveaux médicaments, les étapes les plus longues – comme les tests en laboratoire humide avec des échantillons physiques, les essais cliniques et les approbations de la FDA – ne mènent nulle part. Pourtant, le véritable pouvoir de l’IA réside dans cette première phase critique : se concentrer sur des cibles qui autrement auraient pu passer entre les mailles du filet, faire gagner du temps aux chercheurs et peut-être même débloquer de nouveaux traitements.