« AI Pharmaceuticals » : une industrie créée par une nouvelle imagination
2024-08-17
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Sun Xiaomeng, journaliste du « China Economic Weekly »
Alors que la technologie de l’intelligence artificielle devient un outil puissant permettant à des milliers d’industries de créer de nouvelles imaginations et de nouvelles possibilités futures, l’industrie biopharmaceutique est également transformée par l’IA.
Récemment, l'application de l'intelligence artificielle dans le domaine pharmaceutique a attiré une large attention. On pense que les « produits pharmaceutiques IA » ont le potentiel de changer complètement le processus de découverte et de développement de médicaments et ont déclenché un engouement sur le marché des capitaux. Le marché s'est bien redressé au premier semestre 2024. Il y a eu 69 financements pharmaceutiques IA dans le monde pour un montant d'investissement de 3,336 milliards de dollars américains ; il y a eu 22 financements pharmaceutiques IA en Chine pour un montant de financement de 1,809 milliards de yuans.
Actuellement, le domaine pharmaceutique mondial de l’IA a attiré des géants de la technologie tels que Google, Microsoft et Amazon, tandis que les principales sociétés pharmaceutiques Pfizer, Johnson & Johnson, AstraZeneca et Merck déploient activement des domaines de recherche et de développement connexes. . Il existe actuellement plus de 100 sociétés pharmaceutiques spécialisées dans l’IA en Chine.
Favorisés par les géants, l’essor du capital et l’entrepreneuriat en plein essor… quel est le charme des produits pharmaceutiques IA ? Où sont les opportunités ? Un défi de géométrie ?
La « vie passée et présente » des produits pharmaceutiques IA
Il existe une « loi Double Ten » très célèbre dans le domaine pharmaceutique traditionnel, c'est-à-dire que le coût de R&D est de 1 milliard de dollars américains et que le cycle de R&D est de 10 ans. Les dernières données montrent que le coût moyen mondial de R&D des médicaments innovants est d'environ 2,6 milliards de dollars, avec un cycle de R&D de 10,5 ans. Même si les sociétés pharmaceutiques investissent massivement, elles sont également confrontées au risque élevé que de nouveaux médicaments échouent lors de la phase d’essai clinique.
Le développement de nouveaux médicaments est un processus complexe et long qui est généralement divisé en plusieurs étapes principales. L'étape de découverte de médicaments comprend les étapes suivantes : premièrement, la confirmation de la cible, identifiant les biomolécules ou les voies liées à la maladie comme cibles potentielles du médicament ; deuxièmement, le criblage à haut débit, en utilisant une technologie automatisée pour cribler des milliers, voire des millions de composés afin de trouver des médicaments candidats qui peuvent le faire. interagir avec les molécules cibles ; le troisième est l’optimisation des composés principaux, en optimisant les composés initialement sélectionnés pour améliorer leur activité, leur sélectivité et leurs propriétés médicamenteuses.
Après la découverte du médicament, viennent la recherche préclinique, les études cliniques, l’approbation réglementaire et la surveillance post-commercialisation du nouveau médicament. L’IA peut participer à l’étape de découverte de médicaments, en optimisant le développement de médicaments grâce au raisonnement inductif et en utilisant la puissance de calcul pour accélérer le criblage et l’optimisation des composés principaux. L’IA peut également jouer un rôle dans le post-traitement.
Actuellement, les outils d’IA ont obtenu certains résultats au stade de la découverte de médicaments. Par exemple, l'outil AlphaFold de DeepMind de Google améliore considérablement l'efficacité de la découverte de médicaments en prédisant la structure tridimensionnelle des protéines. Il utilise des algorithmes d’apprentissage profond pour réaliser des percées dans le domaine de la biologie moléculaire.
En outre, des sociétés telles que Insilico Medicine ont également utilisé la technologie de l’IA pour générer de nouvelles molécules médicamenteuses et ont participé avec succès à des essais cliniques. La pratique a montré que l’IA a un potentiel en matière de dépistage et d’optimisation des médicaments. Elle peut considérablement raccourcir le processus de découverte de médicaments et améliorer le taux de réussite du dépistage grâce à des modèles de formation.
Actuellement, de nombreux géants de la technologie sont optimistes quant au domaine des produits pharmaceutiques IA. Ces investissements favorisent non seulement le développement technologique, mais favorisent également l’application de la technologie IA dans le développement réel de médicaments. Par exemple, Pfizer et IBM Watson Health travaillent ensemble pour explorer l’application de l’IA dans le traitement du cancer.
Il existe trois principaux types d’entreprises sur la piste pharmaceutique de l’IA : les géants de la technologie, les start-ups et les grandes sociétés pharmaceutiques. Les activités de la société sont divisées par chaîne industrielle, principalement AI+biotechnologie (utilisant l'IA pour développer de manière indépendante des médicaments innovants), AI+CRO (utilisant l'IA pour fournir des composés principaux et des composés candidats précliniques aux clients) et AI+SaaS (fournissant uniquement des outils d'IA. ).
L’industrie pharmaceutique chinoise de l’IA a déjà présenté ses plans
En janvier 2022, le « 14e Plan quinquennal pour le développement de l'industrie pharmaceutique » publié conjointement par neuf départements, dont le ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information, mentionnait qu'il était nécessaire d'explorer l'application de l'intelligence artificielle, du cloud computing, du big data. et d'autres technologies dans le domaine de la recherche et du développement. L'analyse des données biologiques et les calculs de simulation améliorent l'efficacité de la découverte de nouvelles cibles et de nouveaux médicaments.
Le 30 juillet, le gouvernement municipal de Shanghai a publié « Plusieurs avis du Bureau général du gouvernement populaire municipal de Shanghai sur le soutien au développement innovant de l'ensemble de la chaîne de l'industrie biopharmaceutique » (ci-après dénommés les « Avis »). Il est mentionné que la technologie de l'intelligence artificielle devrait être soutenue pour renforcer la recherche et le développement de médicaments, établir un mécanisme de partage ouvert pour les données de recherche de cohorte, créer des ensembles de données de corpus et d'industrie de haute qualité et améliorer le mécanisme d'utilisation coopérative des ressources de données médicales et d'assurance médicale. .
Les « Avis » publiés par Shanghai se concentrent cette fois sur le rôle de la technologie de l'intelligence artificielle dans la recherche fondamentale, la recherche et le développement de nouveaux médicaments, les services médicaux et d'autres aspects.
Shanghai a créé la « Zhangjiang AI New Drug Research and Development Alliance » dès octobre 2021. L'alliance a été fondée et initiée par l'Institut de matière médicale de Shanghai, l'Académie chinoise des sciences, l'Institut d'études avancées de Shanghai de l'Université du Zhejiang, Medicilon, Insilico Intelligence. , Shanghai Hansen et d'autres unités, dont Au total, 15 sociétés, dont Zhangjiang Group et Jingtai Technology, ont été créées conjointement.
Le 13 juin de cette année, Jingtai Technology a été cotée à la Bourse de Hong Kong. Elle est non seulement considérée comme la « première action pharmaceutique d'IA en Chine », mais aussi la première entreprise de technologie dure à être cotée selon les règles du 18C. En 2022, 16 des 20 entreprises de biotechnologie ayant les revenus les plus élevés au monde sont ses clientes.
Au cours des dernières années, les investissements pharmaceutiques nationaux en matière d’IA ont connu des montagnes russes. Au premier semestre de cette année, l'industrie a pris de l'ampleur sur le marché du financement. Cependant, sous cette apparence animée, il est important de noter que les sociétés pharmaceutiques chinoises d’IA en sont encore aux premiers stades de développement, et que la plupart des sociétés pharmaceutiques en sont encore aux premiers tours du marché des capitaux. De plus, de nombreux investisseurs ont une mentalité attentiste à l’égard du domaine pharmaceutique de l’IA.
Opportunités et défis des produits pharmaceutiques IA
Bien que les produits pharmaceutiques IA aient montré un grand potentiel, ils sont encore confrontés à de nombreux défis. Le premier est la question de la qualité et de la complexité des données. Le développement de médicaments nécessite une grande quantité de données de haute qualité. Le goulot d’étranglement actuel en matière de qualité des données limite le rôle futur de l’IA.
En outre, à mesure que l’application des produits pharmaceutiques issus de l’IA se généralise, les questions réglementaires et éthiques pertinentes deviennent de plus en plus importantes. En 2023, la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis a publié des lignes directrices sur l’application de l’IA à la découverte de médicaments, soulignant l’importance du contrôle des risques et des normes réglementaires.
Dans le même temps, en termes de modèles commerciaux et d'écologie industrielle, même si les nouvelles entreprises technologiques disposent de fonds solides, les grandes sociétés pharmaceutiques restent fortes dans ce domaine. De nombreuses start-up ont également obtenu de bons résultats.
Bien que l’IA soit excellente à certains égards, il existe encore des obstacles à la transformation des acquis technologiques. Jusqu’à présent, aucun nouveau médicament entièrement développé par l’IA n’a réussi à entrer sur le marché. D'une part, cela est dû au fait que la technologie de l'IA elle-même est encore en phase de développement ; d'autre part, la recherche et le développement de médicaments, comme mentionné ci-dessus, sont extrêmement complexes. Même si la phase de découverte de médicaments est terminée, une grande incertitude subsiste. étapes ultérieures.
Il est prévisible qu'avec les progrès continus de la technologie et les investissements continus en capital, les produits pharmaceutiques basés sur l'IA pourraient réaliser davantage de percées à l'avenir, mais ils devront encore faire face à de nombreux défis tels que la gestion des données, l'adaptation du modèle commercial, les réglementations et l'éthique, ainsi que les limitations techniques. .
Les produits pharmaceutiques basés sur l’IA constituent peut-être le « prochain avenir », mais il reste encore un long chemin à parcourir.
(Cet article a été publié dans « China Economic Weekly » numéro 15, 2024)
