La promesse théorique de l’intelligence artificielle en médecine évolue vers un test critique dans le monde réel. Isomorphic Labs, une spin-off biotechnologique de Google DeepMind, a annoncé qu’elle se préparait à faire passer ses candidats médicaments conçus par l’IA à des essais cliniques sur l’homme.
Cette transition marque un moment charnière dans la biotechnologie : le passage de l’utilisation de l’IA pour simplement comprendre la biologie à son utilisation pour concevoir des solutions médicales spécifiques.
Le moteur derrière la découverte : AlphaFold et au-delà
Pour comprendre l’importance de ces essais, il faut examiner la technologie qui les sous-tend. Pendant des décennies, la découverte de médicaments a été un processus d’essais et d’erreurs, souvent entravé par le « problème du repliement des protéines ». Les protéines, les bêtes de somme des organismes vivants, sont constituées de chaînes d’acides aminés qui se replient en formes 3D complexes. La fonction d’une protéine est déterminée par sa forme, mais prédire cette forme représentait historiquement un défi scientifique monumental.
Le paysage a changé avec l’émergence d’AlphaFold :
– AlphaFold 2 : a révolutionné le domaine en utilisant l’apprentissage profond pour prédire les structures des protéines avec une précision sans précédent.
– AlphaFold 3 : Cette fonctionnalité a été étendue en modélisant la manière dont les protéines interagissent avec d’autres molécules vitales telles que l’ADN et l’ARN.
– IsoDDE : Le moteur exclusif d’Isomorphic Labs, qui doublerait la précision d’AlphaFold 3, permettant une conception moléculaire encore plus précise.
“Vous devez voir comment une petite molécule va se lier à un médicament, avec quelle force, et aussi à quoi elle pourrait se lier”, a expliqué Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind.
Pourquoi les molécules conçues par l’IA sont importantes
L’objectif de l’utilisation de l’IA dans ce contexte n’est pas seulement la vitesse ; c’est de la précision. Le développement de médicaments traditionnels se heurte souvent à des « effets hors cible », c’est-à-dire qu’un médicament interagit avec des parties du corps qu’il n’est pas censé toucher, entraînant des effets secondaires.
Selon Max Jaderberg, président d’Isomorphic Labs, l’approche de l’entreprise offre deux avantages distincts :
1. Puissance plus élevée : Parce que les molécules sont conçues avec une compréhension approfondie de leur structure, elles peuvent être plus efficaces.
2. Dosage inférieur : Une plus grande puissance signifie que les patients peuvent avoir besoin de doses plus faibles, ce qui réduit considérablement le risque d’effets secondaires.
La voie à suivre : partenariats et pipelines
Bien que la mission de l’entreprise consistant à « résoudre toutes les maladies » soit ambitieuse, Isomorphic Labs soutient sa vision par d’importants capitaux et des alliances stratégiques.
- Collaborations stratégiques : La société s’est associée aux géants pharmaceutiques Eli Lilly et Novartis pour intégrer l’IA dans la découverte de médicaments.
- Pipeline interne : Isomorphic développe ses propres médicaments, avec un accent spécifique sur l’oncologie (cancer) et l’immunologie.
- Soutien financier : Après avoir levé 600 millions de dollars lors de son premier cycle de financement, la société constitue actuellement les équipes de développement clinique nécessaires à la gestion des tests sur les humains.
Même si le calendrier de ces essais a été légèrement décalé par rapport à la projection initiale de 2025 suggérée par les dirigeants, le passage à la clinique représente la validation ultime de la biologie basée sur l’IA.
Conclusion
Les prochains essais sur l’homme détermineront si l’IA peut aller au-delà de la prédiction des structures biologiques pour parvenir à créer des médicaments sûrs et hautement ciblés. En cas de succès, cela pourrait changer fondamentalement la façon dont nous abordons les maladies complexes comme le cancer et les maladies auto-immunes.
