{"id":1379,"date":"2023-08-14T17:52:13","date_gmt":"2023-08-14T15:52:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/2023\/08\/14\/ce-que-la-croissance-de-lia-generative-signifie-pour-la-decouverte-de-medicaments-et-les-essais-cliniques\/"},"modified":"2023-08-14T17:52:16","modified_gmt":"2023-08-14T15:52:16","slug":"ce-que-la-croissance-de-lia-generative-signifie-pour-la-decouverte-de-medicaments-et-les-essais-cliniques","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/2023\/08\/14\/ce-que-la-croissance-de-lia-generative-signifie-pour-la-decouverte-de-medicaments-et-les-essais-cliniques\/","title":{"rendered":"Ce que la croissance de l’IA g\u00e9n\u00e9rative signifie pour la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments et les essais cliniques"},"content":{"rendered":"
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L’introduction de ChatGPT a attir\u00e9 l’attention du monde sur la puissance de l’intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rative et ses applications dans tous les secteurs. Bien que le potentiel de l’IA appliqu\u00e9e aux workflows de d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments soit connu depuis des ann\u00e9es, l’accent et l’enthousiasme suscit\u00e9s par les grands mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs acc\u00e9l\u00e9reront consid\u00e9rablement l’adoption et la validation de ces outils pour la d\u00e9couverte biologique. <\/p>\n

Les premiers r\u00e9sultats d\u00e9montrent que la transition vers les mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs est un point d’inflexion pour l’industrie. Les applications de grands mod\u00e8les de langage (LLM) pour l’identification cible et g\u00e9n\u00e9rative des pistes acc\u00e9l\u00e8rent notre compr\u00e9hension de la biologie et am\u00e9liorent la qualit\u00e9 des candidats-m\u00e9dicaments initiaux. Des repr\u00e9sentations de meilleure qualit\u00e9 des m\u00e9dicaments et de leurs cibles am\u00e9liorent aujourd’hui notre capacit\u00e9 \u00e0 pr\u00e9dire les propri\u00e9t\u00e9s des m\u00e9dicaments et leurs interactions.<\/p>\n

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D\u00e9passer un statu quo inf\u00e9rieur aux normes dans la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments<\/h2>\n

L’am\u00e9lioration de la vitesse et de la qualit\u00e9 des pipelines de d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments pr\u00e9cliniques pr\u00e9coces est directement li\u00e9e au d\u00e9blocage de nouvelles th\u00e9rapies pour am\u00e9liorer les r\u00e9sultats des patients et sauver des vies. La d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments traditionnels prend du temps et co\u00fbte cher. Une fois qu’une cible m\u00e9dicamenteuse a \u00e9t\u00e9 identifi\u00e9e et optimis\u00e9e, la probabilit\u00e9 d’une mise sur le march\u00e9 r\u00e9ussie est inf\u00e9rieure \u00e0 10\u00a0%.<\/p>\n

M\u00eame de petites avanc\u00e9es dans l’optimisation du d\u00e9lai d’ex\u00e9cution et les am\u00e9liorations de la probabilit\u00e9 de succ\u00e8s clinique sont importantes pour traiter les milliers de maladies qui n’ont aujourd’hui aucun traitement ou rem\u00e8de connu.<\/p>\n

Les grands mod\u00e8les de langage apprennent le langage de la biologie<\/h2>\n

Les mod\u00e8les d’IA g\u00e9n\u00e9rative d’aujourd’hui comprennent le langage de la biologie, de la chimie et de la g\u00e9nomique, tirant parti de nombreux outils qui ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es et qui ont conduit \u00e0 l’av\u00e8nement de ChatGPT et d’autres LLM. Bien que ces mod\u00e8les aient d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9s aux donn\u00e9es de s\u00e9quence biopharmaceutiques (par exemple, la mod\u00e9lisation \u00e0 l’\u00e9chelle \u00e9volutive form\u00e9e sur de grandes bases de donn\u00e9es de s\u00e9quences de prot\u00e9ines), le succ\u00e8s d\u00e9montr\u00e9 d’AlphaFold de Google DeepMind a \u00e9t\u00e9 le moment d\u00e9cisif d\u00e9montrant la promesse de ces outils.<\/p>\n

Depuis lors, la croissance exponentielle de la recherche et du d\u00e9veloppement dans l’espace est difficile \u00e0 ignorer\u00a0: pratiquement chaque semaine, de nouvelles architectures, mod\u00e8les et approches de pointe sont publi\u00e9s et mis \u00e0 disposition, du milieu universitaire \u00e0 l’industrie. Par exemple, DiffDock a \u00e9t\u00e9 r\u00e9cemment publi\u00e9, qui a d\u00e9montr\u00e9 le premier outil viable d’amarrage de prot\u00e9ines \u00e0 petites mol\u00e9cules bas\u00e9 sur l’IA. Le cas \u00e9ch\u00e9ant, ce mod\u00e8le acc\u00e9l\u00e8re les commandes pour les flux de travail d’amarrage, conduisant \u00e0 des flux de travail de criblage de petites mol\u00e9cules moins chers et plus efficaces.<\/p>\n

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L’IA g\u00e9n\u00e9rative est une prescription pour le succ\u00e8s des soins de sant\u00e9<\/h2>\n

Chaque \u00e9tape du pipeline de d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments par IA est acc\u00e9l\u00e9r\u00e9e gr\u00e2ce \u00e0 l’IA. Les LLM parcourent la litt\u00e9rature pour d\u00e9couvrir de nouvelles cibles m\u00e9dicamenteuses. Les mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs entra\u00een\u00e9s sur des donn\u00e9es de petites mol\u00e9cules et de prot\u00e9ines fournissent des outils pour g\u00e9n\u00e9rer virtuellement des candidats-m\u00e9dicaments aux propri\u00e9t\u00e9s d\u00e9finies (et, dans un r\u00e9cent article conjoint entre NVIDIA et Evozyne, ont \u00e9t\u00e9 synth\u00e9tis\u00e9s et valid\u00e9s en laboratoire).<\/p>\n

Les flux de travail d’apprentissage de repr\u00e9sentation, tels que ceux pris en charge par les mod\u00e8les \u00e0 l’\u00e9chelle \u00e9volutive dans la conception de prot\u00e9ines, fournissent les outils de pr\u00e9diction de propri\u00e9t\u00e9s de la plus haute qualit\u00e9 encore connus dans le domaine et contribuent directement \u00e0 la performance des outils de pr\u00e9diction de structure tels qu’AlphaFold et ESMFold. Les applications de ces mod\u00e8les \u00e0 la g\u00e9nomique ont conduit au premier v\u00e9ritable mod\u00e8le de base g\u00e9n\u00e9ralisable pour des t\u00e2ches telles que la pr\u00e9diction de l’expression des g\u00e8nes, r\u00e9cemment publi\u00e9 par NVIDIA, l’Universit\u00e9 technique de Munich et InstaDeep (acquis cette ann\u00e9e par BioNTech).<\/p>\n<\/div><\/div>\n

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Nous sommes \u00e0 un point d’inflexion majeur pour l’utilisation de l’IA dans la d\u00e9couverte pr\u00e9coce de m\u00e9dicaments, mais il en va de m\u00eame pour les essais cliniques. Si nous disposons de formidables outils g\u00e9n\u00e9ratifs et pr\u00e9dictifs pour les m\u00e9dicaments et leurs cibles, comment structurer plus efficacement un essai clinique pour maximiser ses chances de succ\u00e8s pour un candidat-m\u00e9dicament donn\u00e9 ?<\/p>\n

Des outils qui int\u00e8grent les donn\u00e9es multimodales des patients, les dossiers de sant\u00e9 \u00e9lectroniques, la g\u00e9nomique et d’autres repr\u00e9sentations de la sant\u00e9 humaine et de la biologie sont en cours de construction aujourd’hui pour recruter plus efficacement et plus efficacement des patients dans des essais cliniques et pour les aider \u00e0 trouver eux-m\u00eames des essais.<\/p>\n

Les capacit\u00e9s de l’IA g\u00e9n\u00e9rative \u00e0 comprendre des relations complexes en langage naturel sont d\u00e9sormais, pour la premi\u00e8re fois, g\u00e9n\u00e9ralement comprises par des centaines de millions de personnes dans le monde. L’impact de l’IA g\u00e9n\u00e9rative sur la biologie et la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments am\u00e9liorera bient\u00f4t la vie des gens partout dans le monde.<\/p>\n<\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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