Une molécule médicamenteuse développée grâce à l'apprentissage automatique ? Une annonce a été faite qu'une étude clinique de phase I de DSP-1181, qui a été créé à l'aide de l'intelligence artificielle (IA), a été initié au Japon.

Ce projet a nécessité moins de 12 mois pour mener à bien « la phase de recherche exploratoire, " et cela représente " une fraction de la moyenne typique de 4,5 ans utilisant des techniques de recherche conventionnelles, ", a déclaré le communiqué de la société.

Si vous pouvez éventuellement enrouler vos bras autour de cela :il est inventé par l'intelligence artificielle. Certainement un signe que des progrès peuvent être observés pour le potentiel de l'intelligence artificielle dans la découverte de médicaments ?

La journaliste technologique de la BBC, Jane Wakefield, a rapporté qu'il y a deux groupes derrière cette avancée, (1) la start-up britannique Exscientia et (2) la société pharmaceutique japonaise Sumitomo Dainippon Pharma. (La psychiatrie et la neurologie sont parmi les principaux domaines de recherche de cette dernière société).

Elle a déclaré que le médicament sera utilisé pour traiter les patients souffrant de troubles obsessionnels compulsifs (TOC).

Exscientia a déclaré qu'il s'agissait d'une entreprise "à la pointe de la découverte et de la conception de médicaments basés sur l'intelligence artificielle". Ils estiment avoir atteint "une étape critique" dans le développement de l'IA et de la médecine.

Ils ont souligné leur avantage en matière d'IA en ce qui concerne l'étape de découverte de médicaments précliniques, ce qui permet d'accélérer la livraison de nouveaux traitements.

Après tout, considérez que « il faut environ 10 à 15 ans pour qu'un médicament passe de la découverte initiale à la mise sur le marché. C'est trop long, " ont-ils remarqué.

Ils se sont décrits plus en détail sur leur site comme "une société de découverte de médicaments d'IA complète".

Ce qui signifie? Spécifiquement, ils génèrent leurs propres données "avant de combiner la puissance analytique de l'IA avec la créativité et l'expertise de nos scientifiques de classe mondiale".

De façon intéressante, c'était en décembre quand La nature a posé une question sur l'IA en médecine. "L'industrie pharmaceutique est dans une crise de découverte de médicaments. Dans quelle mesure l'IA peut-elle aider ?"

L'article de David Freedman a déclaré que "l'industrie pharmaceutique mondiale de 1 000 milliards de dollars est en baisse de développement de médicaments et de productivité depuis au moins deux décennies. Les sociétés pharmaceutiques dépensent de plus en plus - les 10 plus grandes paient maintenant près de 80 milliards de dollars par an - pour trouver de moins en moins de médicaments efficaces."

Quel est le hic? Freedman a dit, « les médicaments les plus faciles à trouver et qui traitent de manière sûre et efficace les troubles courants ont tous été trouvés ; il ne reste plus qu'à rechercher des médicaments qui traitent les problèmes avec des solutions complexes et insaisissables... »

La description de Freedman de la façon dont les scientifiques utilisent les outils d'IA pour le développement de médicaments est instructive :« Ces outils ne fonctionnent pas si des techniques analytiques développées par des experts y sont programmées ; les utilisateurs leur fournissent plutôt des exemples de problèmes (une molécule) et de solutions (comment la molécule se comporte finalement comme un médicament) afin que le logiciel puisse développer ses propres approches informatiques pour produire ces mêmes solutions."

La BBC a déclaré que la molécule DSP-1181 a été obtenue grâce à des algorithmes qui ont passé au crible les composés potentiels. Ceux-ci ont été vérifiés par rapport à une "énorme" base de données de paramètres.

Recoder La journaliste Rebecca Heilweil a aidé à clarifier ce que cette vérification par rapport aux paramètres signifiait pour les chercheurs :

"Il y a beaucoup, beaucoup de molécules possibles qui pourraient être utiles dans les médicaments, beaucoup trop pour tous les chercheurs médicaux du monde à tester manuellement. Mais en utilisant différents types d'IA, un système informatique peut trouver et exploiter différentes molécules, en les comparant à différents paramètres et en apprenant les composés les plus prometteurs plus rapidement qu'un humain ne pourrait le faire."

Tout comme l'intelligence artificielle en général a suscité des appels à la prudence et à la révision dans des domaines autres que la médecine, il est raisonnable de s'attendre à des réflexions similaires concernant la découverte de médicaments.

Un titre dans Recoder vous donne un aperçu des discussions à venir. « Prendriez-vous un médicament découvert par l'intelligence artificielle ?

"L'intelligence artificielle est certainement puissante, écrit Heilweil, "mais certains sont sceptiques quant à la fiabilité de la technologie... et se demandent quel rôle elle devrait jouer dans des domaines comme nos soins de santé. Et dans la recherche sur les médicaments, certains ont exprimé des inquiétudes quant au fait que la technologie pourrait être surestimée."

Le communiqué de presse d'Exscientia parle spécifiquement du DSP-1181 comme d'une étude clinique de phase I qui a été initiée au Japon pour le traitement du trouble obsessionnel-compulsif comme indication initiale.

En tout, nous avons compris. L'IA va jouer un rôle important dans les découvertes de médicaments... ou le sera-t-elle ?

Science Médecine translationnelle a publié un commentaire éditorial indépendant le 31 janvier par Derek Lowe C'est un blog indépendant des éditeurs. Il a travaillé pour plusieurs grandes sociétés pharmaceutiques sur des projets de découverte de médicaments. Il a posé des questions sur ce que nous considérons comme une révolution de la découverte de médicaments.

Le commentaire a noté qu'il a fallu un an pour entrer dans la clinique. « Si c'est exact, c'est en effet une voie rapide vers les essais humains, mais regardons ce que cela pourrait vous apporter. Est-ce que ce sera une révolution dans la découverte de médicaments ?", a-t-il demandé.

Lowe, alors, ne se disputait pas sur le bord de vitesse. "Exscientia a peut-être déplacé un composé à grande vitesse vers la clinique. Mais cet exemple particulier ne va pas beaucoup accélérer la découverte de médicaments."

Envisager, il a dit, les informations qui sont introduites dans le logiciel. "Il n'y a tout simplement pas assez d'informations fiables pour alimenter même le plus grand logiciel d'intelligence artificielle au monde pour permettre de prédire ce qui se passera dans des conditions comme le TOC, dépression, anxiété, et d'autres troubles psychiatriques humains de haut niveau, " argumenta-t-il. " Et c'est ça le problème. Les médicaments échouent en Phase II parce que nous n'avons pas choisi la bonne cible, parce que notre compréhension biochimique de l'état de la maladie est erronée et/ou incomplète."

L'un des commentaires des lecteurs réagissant à son commentaire n'a pas contesté ses points, mais a maintenu que l'annonce de la société AI marquait toujours des progrès.

"Bien que je sois d'accord avec Derek pour dire qu'il y a beaucoup de battage médiatique autour de l'IA dans l'espace de découverte de médicaments, " a dit un commentaire, "cela ne veut pas dire qu'il n'y a pas non plus de réels gains tangibles à faire ici... Donc, même s'il s'agit de progrès progressifs, efficacité accrue grâce aux nouvelles technologies, même contre des cibles connues ou des matières chimiques potentiellement dérivées, devrait être accueilli avec ouverture, si légitimement sceptique, bras… Ce n'est pas une baguette magique, c'est un autre outil dans la boîte à outils."

Heilweil a écrit que « Aussi remarquable que puisse paraître le développement du nouveau médicament, il y a encore de la place pour un certain scepticisme sain. « Le développement de produits pharmaceutiques assistés par l'IA soulève des questions sur le degré de confort des personnes avec ces nouvelles méthodes de recherche. À long terme, en quoi les médicaments conçus par l'IA différeront-ils de ceux développés par les humains seuls ? Qui devrait établir les règles d'utilisation de l'IA dans la recherche sur les médicaments ?

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