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Il faut une éternité pour mettre les médicaments sur le marché. L’IA pourrait contribuer à accélérer le processus.

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Dans le roman et le film 2001 : L'Odyssée de l'espace de 1968, le système d'intelligence artificielle Hal (abréviation de HAL 9000) tue les astronautes de son vaisseau spatial.

En réalité, le surnom de Hal fait référence à un autre type de tueur : non pas d’humains, mais de bactéries.

En février 2020 – plus de cinq décennies après que le film de science-fiction ait présenté au monde peut-être le premier grand méchant de l’IA – une équipe de chercheurs du Massachusetts Institute of Technology a utilisé l’intelligence artificielle pour découvrir un antibiotique capable de tuer E. coli, qui hospitalise. des milliers de personnes par an, ainsi qu'une souche résistante aux antibiotiques d'une autre infection bactérienne courante, Acinetobacter baumannii. Et en s'inspirant d'une page de 2001, ils l'ont nommé halicin, d'après HAL 9000.

La découverte de l’halicine montre à quel point la découverte de médicaments assistée par l’IA peut être rapide. Les scientifiques ont entraîné leur modèle d’IA en l’introduisant dans environ 2 500 molécules (dont 1 700 étaient des médicaments approuvés par la FDA et 800 d’entre elles étaient des produits naturels). Une fois que les chercheurs ont formé le modèle pour comprendre quelles molécules pouvaient tuer E. coli, l’équipe a analysé 6 000 composés dans le système, y compris des médicaments existants, des médicaments défaillants, des produits naturels et une variété d’autres composés.

Le système a trouvé l'halicine en une fraction du temps que prendraient les méthodes traditionnelles, a déclaré Bowen Lou, professeur adjoint à la School of Business de l'Université du Connecticut qui étudie comment l'IA change l'industrie pharmaceutique. "Non seulement l'halicine peut tuer de nombreuses espèces de bactéries résistantes aux antibiotiques, mais elle est également structurellement distincte des antibiotiques antérieurs", a-t-il déclaré dans un courrier électronique. « Cette découverte est révolutionnaire car les « superbactéries » résistantes aux antibiotiques constituent un problème de santé publique majeur que les méthodes traditionnelles ont largement échoué à résoudre. »

« L’idée selon laquelle on peut observer les structures d’une petite molécule et prédire ses propriétés est une idée très ancienne. La façon dont les gens pensaient que si vous pouvez identifier certaines structures au sein de la molécule, certains groupes fonctionnels, etc., vous pouvez en quelque sorte dire : « Qu'est-ce que ça fait ? » », a déclaré Regina Barzilay, professeur distingué d'IA et d'IA. santé avec la School of Engineering du MIT et co-auteur d'une étude de mai 2023 qui a identifié un autre candidat antibiotique potentiel en s'appuyant sur les méthodes utilisées dans l'étude initiale sur l'halicine.

Avant l’utilisation de l’IA, le défi consistant à découvrir ces structures et à identifier l’utilisation potentielle d’un médicament était avant tout un défi de rapidité, d’efficacité et de coût. Des analyses antérieures montrent qu’entre le début des années 1990 et la fin des années 2000, le processus typique de découverte et de développement d’un médicament prenait 12 ans ou plus. Dans le cas de l’halicine, l’équipe du MIT a utilisé une IA capable de tester plus de 100 millions de composés chimiques en quelques jours seulement. "Il est devenu clair que la science moléculaire est vraiment un bon endroit pour appliquer l'apprentissage automatique et utiliser les nouvelles technologies", a déclaré Barzilay.

Avec au moins 700 000 décès chaque année attribués à des maladies résistantes aux médicaments – un chiffre qui devrait atteindre 10 millions de décès par an d’ici 2050 – il est urgent d’agir, d’autant plus que le rythme des progrès en matière de médicaments est au point mort au cours des dernières décennies. Depuis 1987, année où les scientifiques ont identifié la dernière classe d’antibiotiques efficace utilisée dans le traitement des patients, le monde est entré dans ce que les scientifiques appellent le « vide de la découverte ».

Surtout, l’IA peut analyser de grandes quantités de données médicales et, comme le suggère la découverte de l’halicine, elle peut accélérer de manière significative le processus de découverte de médicaments. Cette nouvelle technologie continue de stimuler des progrès significatifs dans le domaine médical et offre le potentiel d’améliorer les résultats pour les patients et de faciliter des méthodes de traitement plus précises. Cela pourrait également réduire les coûts, ce qui serait vital pour le développement des antibiotiques, étant donné qu'une partie au moins de la stagnation de l'industrie n'est pas due à l'incapacité d'identifier de nouveaux médicaments, mais à un manque d'intérêt et d'incitation du marché.