que peut faire l’ia des processus pharmaceutiques « une sur un million » ? juste un moyen
2024-09-29
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« ces dernières années, nous avons assisté à l'émergence de diverses nouvelles technologies et le nombre d'enregistrements d'essais cliniques a augmenté de manière linéaire, mais le taux de réussite des essais cliniques est resté chaque année à un certain niveau. cela nous montre que la fabrication de médicaments doit revenir. l’essence de la médecine : sûre et efficace. la technologie n’est qu’un moyen.
quel rôle l’intelligence artificielle (ia) peut-elle jouer dans la découverte de médicaments ?
li honglin, doyen de l'école de pharmacie de l'université normale de chine orientale et directeur du centre d'innovation pour les nouveaux médicaments à intelligence artificielle, a déclaré : l'ia peut participer à la recherche et au développement de médicaments en trois étapes : transformer les données en connaissances, transformer les connaissances en technologie, et appliquer la technologie aux produits.
le 27 septembre 2024, li honglin a présenté les points de vue ci-dessus lors du sous-forum académique du 23e forum interdisciplinaire de pujiang, guidé par le département de travail du front uni du comité municipal de shanghai du parti communiste chinois et le département des sciences et technologies de shanghai. comité de travail du parti communiste chinois, et organisé par la branche science et technologie du comité révolutionnaire du kuomintang.
il a également mentionné que depuis l'émergence de l'intelligence artificielle, les gens ont rêvé à ce sujet, pensant que tant que le « coup de poing combiné » de l'intelligence artificielle peut être utilisé, des médicaments peuvent être fabriqués. l’ia a en effet été impliquée dans tous les aspects de la recherche et du développement de médicaments. depuis l’émergence d’alphafold en 2018, l’intelligence artificielle s’est développée simultanément, que ce soit dans les multinationales (multinationales pharmaceutiques) ou les biotechs (petites entreprises de biotechnologie). en réalité, il ne résout réellement que deux problèmes : l’un est le temps de dépistage et l’autre le taux de réussite clinique. ce dernier point est peut-être plus important. fin 2020, de nombreux médicaments utilisaient l’ia dans le processus de recherche et développement.
"lorsque la recherche et le développement de médicaments rencontrent des problèmes scientifiques ou techniques difficiles à résoudre manuellement, l'ia peut participer", a introduit li honglin, prenant comme exemple la découverte de médicaments. dans le passé, lors du dépistage des médicaments, les chercheurs accordaient plus d'attention aux effets. des médicaments candidats. par exemple, on ne prête pas beaucoup d'attention à sa cible ou à son mécanisme pour savoir s'il a un effet sur les cellules ou sur les animaux. après l’émergence de l’ia, les médicaments peuvent être testés en fonction de leurs cibles.
"les nouvelles cibles sont à l'origine de la recherche et du développement de médicaments. l'émergence d'une nouvelle cible conduit souvent à une série de médicaments à succès", a déclaré li honglin. actuellement, un problème courant auquel sont confrontés la recherche et le développement de nouveaux médicaments dans le monde est l’épuisement des cibles. "combien y a-t-il de cibles ? nous estimons que seuls 3 % des moins de 30 000 gènes humains peuvent être utilisés comme cibles, et 35 % des gènes sont encore des « gènes sombres ». en conséquence, les (petites molécules) existantes sont moins nombreuses. plus de 2 000 médicaments, couvrant seulement 667 cibles connues dans le corps humain.
comment obtenir des données sur de nouvelles cibles ? li honglin a déclaré que cela pouvait être extrait de documents de recherche et de brevets existants. "ce processus consiste à transformer les données en connaissances, également appelées cartes des connaissances." l'équipe de li honglin a passé quatre ans et demi à construire trois types de cibles médicamenteuses à partir de toute la littérature médicale disponible, dont plus de 2,8 millions d'articles. 300 millions de cartes liées aux maladies. il s'agit actuellement de la plus grande carte de connaissances biomédicales. cela peut résoudre deux choses : prendre des décisions cliniques et fournir une base pour l’approbation de nouveaux projets de médicaments.
"en fait, nous n'avons pas besoin de trop critiquer les nouvelles technologies. nous devrions les adopter davantage et nous concentrer sur leur capacité à tirer parti de ces nouvelles technologies", a déclaré li honglin.
"le processus allant de la découverte à la commercialisation d'un médicament est un processus sur un million. cette phrase a été répétée à plusieurs reprises dans l'industrie pharmaceutique, mais ce n'est que lorsque le médicament est réellement fabriqué que nous pouvons comprendre pourquoi il s'agit d'un projet systématique. , et chaque pas est proche de la « ville de la mort ». au cours des dernières années, nous avons assisté à l'émergence de diverses nouvelles technologies et le nombre d'enregistrements d'essais cliniques a augmenté de manière linéaire, mais le taux de réussite des essais cliniques est resté. à un certain niveau chaque année. cela nous montre que la fabrication de médicaments doit revenir à l'essence de la médecine : la technologie n'est qu'un moyen.
le journaliste du journal cao nianrun
(cet article provient de the paper. pour plus d'informations originales, veuillez télécharger l'application « the paper »)
