MÉDECINE DU FUTUR - Un nouveau traitement, développé via des technologies d'intelligence artificielle, va faire l'objet pour la première fois d'essais cliniques sur des patients volontaires au Japon.
Pour la première fois, une molécule pharmaceutique entièrement élaborée par une machine via une technologie d’intelligence artificielle (IA) va être testée sur une cohorte d’humains lors d’essais cliniques au Japon. Une étape cruciale dans le développement du "machine learning" (en bon français, l’ "apprentissage automatique", une technique qui permet d'apprendre aux machines, ndlr) dans le domaine de la médecine. Le nouveau composé, conçu pour traiter les patients souffrant de troubles obsessionnels compulsifs (TOC), a été développé par Excientia, une startup spécialisée dans l’IA basée à Oxford (Royaume-Uni), en collaboration avec la société pharmaceutique japonaise Sumitomo Dainippon Pharma, rapporte un article du Financial Times.
Habituellement, la conception d’une molécule pharmaceutique nécessite entre quatre et cinq ans. Le composé développé par cette intelligence artificielle arrive pour sa part dans sa phase de test au bout de seulement douze mois. En outre, le coût pour développer un nouveau traitement par des méthodes classique avoisine en moyenne les 2,35 milliards d’euros, note le quotidien économique britannique. Or, grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle, la découverte de nouveaux médicaments pourrait être plus rapide et moins coûteuse, mais surtout plus efficace. Elle ouvre en effet l’espoir d’une médecine prédictive, préventive et personnalisée, notamment avec la conception de dosages de médicaments adaptés à des profils de personnes.
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L'IA a généré des dizaines de millions de molécules potentielles
La plateforme d'intelligence artificielle de la startup Exscientia a utilisé une suite d'algorithmes pour décider de la meilleure structure chimique pour ce nouveau composé, connu sous le nom de DSP-1181 et qui cible un récepteur spécifique du cerveau impliqué dans le TOC. Ensemble, détaille le Financial Times, les algorithmes ont pu générer des dizaines de millions de molécules potentielles, passer au crible les candidats et ainsi décider quelles sont celles à synthétiser et à tester. Et tout cela, dans un temps record.
Jusqu’à maintenant, des algorithmes d'apprentissage automatique, combinés à l’analyse et au recoupement d’un très grand nombre de données de santé, ce qu’on appelle le "Big data", ont été utilisés avec succès dans le but d’optimiser le potentiel d’un traitement – c’est-à-dire le nombre et les types de patients qui peuvent bénéficier des médicaments existants. Mais l'invention d'une molécule pharmaceutique, entièrement fabriquée par une machine, à la fois cliniquement plus sûre et efficace pour l'homme, est une toute autre paire de manche. Mais, comme en témoigne cette prouesse, ce n’est de la fiction dorénavant.