Lors du Forum économique mondial récemment organisé à Davos, Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, a déclaré que les premiers médicaments conçus à l'aide de l'intelligence artificielle pourraient commencer les essais cliniques avant 2025. Hassabis est également à la tête d'Isomorphic Labs, une société de recherche pharmaceutique appartenant à DeepMind. Il a déclaré : « Notre objectif est de soumettre certains médicaments conçus par l'IA à des essais cliniques d'ici la fin de l'année. »
Source : L'image a été générée par IA, fournie par Midjourney.
Depuis 2021, Isomorphic Labs s'efforce d'accélérer le développement de médicaments grâce à l'apprentissage automatique. Hassabis a mentionné la perspective d'une médecine personnalisée, où les systèmes d'IA pourraient optimiser les médicaments pour les caractéristiques métaboliques de chaque personne en peu de temps. Il a souligné l'intérêt croissant des sociétés pharmaceutiques pour l'IA, car elle a le potentiel de leur faire économiser beaucoup de temps et d'argent.
Selon un article du magazine Nature Medicine, la recherche et l'approbation de nouveaux médicaments prennent généralement de 12 à 15 ans et coûtent jusqu'à 2,6 milliards de dollars. De plus, plus de 90 % des essais cliniques échouent. Par conséquent, toute technologie capable de réduire les coûts, d'accélérer le développement ou d'améliorer le taux de réussite aura un impact significatif sur les finances des sociétés pharmaceutiques.
Hassabis a indiqué que les modèles d'apprentissage automatique peuvent améliorer le processus de découverte de médicaments à plusieurs niveaux. Il est convaincu que le potentiel d'économies de temps et de coûts est énorme. Cependant, il a également rappelé que l'obtention de données d'entraînement de haute qualité reste un défi en raison de facteurs tels que les réglementations sur la confidentialité, les politiques de partage des données et le coût d'acquisition des données. Malgré cela, il estime que ces défis ne sont pas insurmontables. La collaboration avec des organismes de recherche clinique ou l'utilisation de données synthétiques peuvent combler les lacunes des données publiques.
Cependant, Hassabis a souligné que l'utilisation de l'IA dans la recherche scientifique ne signifie pas que les scientifiques seront remplacés. Il a indiqué que la véritable innovation reste hors de portée de l'IA, qui ne peut pas formuler de nouvelles hypothèses ou théories. Bien que l'IA puisse résoudre des conjectures mathématiques complexes, elle dépend fondamentalement de l'intelligence et de la créativité des scientifiques humains.
En outre, des sociétés comme Nvidia explorent activement l'application de l'IA à la découverte de médicaments. Nvidia a même publié en open source le framework d'apprentissage automatique BioNeMo pour le développement de médicaments et collabore avec plusieurs sociétés pharmaceutiques pour accélérer les progrès de la recherche.
Points clés :
💊 Des médicaments conçus par l'IA devraient entrer en essais cliniques avant 2025, démontrant l'énorme potentiel de l'IA dans le développement de médicaments.
💰 L'industrie pharmaceutique est confrontée à des défis de coûts élevés et de faibles taux de réussite. L'IA devrait réduire considérablement l'impact de ces problèmes.
🔬 Hassabis affirme que l'IA ne peut pas remplacer la pensée créative des scientifiques, et les véritables découvertes scientifiques dépendent toujours des humains.
