L’Intelligence Artificielle au service de l’industrie pharmaceutique…
Il aura fallu à peine plus de 45 jours à Insilico Medicine pour évaluer un médicament constituant un traitement potentiel contre la fibrose.
Ces travaux, réalisés avec le soutien de l’Université de Toronto, ont mis en exergue une fois de plus l’intérêt de l’implantation d’Intelligence Artificielle pour atteindre l’efficience dans un secteur d’activité qu’on pensait encore réservé à un mode de recherche académique.
Une molécule agissant spécifiquement sur une protéine a pu être isolée dans un délai très court grâce au Deep Learning, technique d’Intelligence Artificielle reconnue.
La première étape des travaux de recherche a consisté à créer une base de données constituée d’environ 30 000 modèles moléculaires représentant des inhibiteurs potentiels de la discoïdine, protéine responsable de la fibrose. Cette première étape a duré 3 semaines.
Dans un second temps, un modèle de Deep Learning basé sur des réseaux antagonistes génératifs, a analysé l’état de l’art existant concernant les molécules actives contre la discoïdine.
Les résultats de ces 2 étapes ont permis d’isoler 6 molécules qui ont ensuite été synthétisées. Parmi ces 6 molécules, 2 ont ensuite été testées sur des cellules souches, pour enfin conserver la plus efficace et la tester sur des souris.
L’expérimentation complète aura été bouclée en à peine un mois et demi.
L’intelligence Artificielle semble en passe de révolutionner le secteur de l’industrie pharmaceutique, reconnu comme ayant des processus extrêmement lents et coûteux en terme de mise sur le marché.
