Des remèdes plus rapides Comment Insilico Medicine utilise l’IA générative pour accélérer la découverte de médicaments.

Insilico Medicine utilise l'IA générative pour accélérer la découverte de médicaments.

Alors que l’IA générative est un terme relativement nouveau dans le domaine des ménages, la société de découverte de médicaments Insilico Medicine l’utilise depuis des années pour développer de nouvelles thérapies contre les maladies invalidantes.

Le premier pari de la société sur l’apprentissage profond porte ses fruits – un candidat médicament découvert grâce à sa plateforme d’IA entre maintenant en phase 2 des essais cliniques pour traiter la fibrose pulmonaire idiopathique, une maladie respiratoire relativement rare qui provoque une diminution progressive de la fonction pulmonaire.

Insilico a utilisé l’IA générative pour chaque étape du processus de découverte de médicaments précliniques : pour identifier une molécule cible d’un composé médicamenteux, générer des candidats médicaments novateurs, évaluer la capacité de ces candidats à se lier à la cible, et même prédire le résultat des essais cliniques.

Faire cela en utilisant des méthodes traditionnelles aurait coûté plus de 400 millions de dollars et pris jusqu’à six ans. Mais grâce à l’IA générative, Insilico les a accomplis pour un dixième du coût et un tiers du temps – atteignant la première phase des essais cliniques seulement deux ans et demi après le début du projet.

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“Ce premier candidat médicament qui entre en phase 2 est un véritable point fort de notre approche de bout en bout pour relier la biologie et la chimie à l’apprentissage profond”, a déclaré Alex Zhavoronkov, PDG d’Insilico Medicine. “C’est une étape importante non seulement pour nous, mais pour tous ceux qui travaillent dans le domaine de la découverte de médicaments accélérée par l’IA.”

Insilico est un membre de premier plan du programme NVIDIA Inception, un programme gratuit qui offre aux start-ups de pointe une formation technique, un soutien pour la mise sur le marché et des conseils sur les plateformes d’IA. La société utilise des GPU NVIDIA Tensor Core dans son moteur de conception de médicaments à IA générative, Chemistry42, pour générer de nouvelles structures moléculaires novatrices – et a été l’un des premiers adopteurs d’un précurseur précoce des systèmes NVIDIA DGX en 2015.

L’IA permet la découverte de médicaments précliniques de bout en bout

La plateforme Pharma.AI d’Insilico comprend plusieurs modèles d’IA entraînés sur des millions d’échantillons de données pour une gamme de tâches. Un outil d’IA, PandaOmics, identifie et hiérarchise rapidement les cibles qui jouent un rôle important dans l’efficacité d’une maladie – comme la fameuse protéine spike sur le virus responsable du COVID-19.

Le moteur Chemistry42 peut concevoir en quelques jours de nouveaux composés médicamenteux potentiels qui ciblent la protéine identifiée à l’aide de PandaOmics. L’outil de chimie générative utilise l’apprentissage profond pour créer des structures moléculaires similaires à celles des médicaments à partir de zéro.

“En général, les entreprises d’IA dans la découverte de médicaments se concentrent soit sur la biologie, soit sur la chimie”, a déclaré Petrina Kamya, responsable des plateformes d’IA chez Insilico. “Dès le départ, Insilico a appliqué la même approche d’apprentissage profond aux deux domaines, utilisant l’IA à la fois pour découvrir des cibles de médicaments et générer des structures chimiques de petites molécules.”

Au fil des ans, l’équipe d’Insilico a adopté différents types de réseaux de neurones profonds pour la découverte de médicaments, notamment des réseaux antagonistes génératifs et des modèles transformateurs. Ils utilisent maintenant NVIDIA BioNeMo pour accélérer le processus de découverte de médicaments précoce avec l’IA générative.

Trouver l’aiguille dans la pile d’IA

Pour développer son candidat médicament contre la fibrose pulmonaire, Insilico a utilisé Pharma.AI pour concevoir et synthétiser environ 80 molécules, atteignant des taux de réussite sans précédent pour les candidats médicaments précliniques. Le processus – de l’identification de la cible à la nomination d’un candidat médicament prometteur pour les essais – a pris moins de 18 mois.

Pendant les essais cliniques de phase 2, le médicament contre la fibrose pulmonaire d’Insilico sera testé chez plusieurs centaines de personnes atteintes de cette maladie aux États-Unis et en Chine. Le processus prendra plusieurs mois – mais en parallèle, la société a plus de 30 programmes en cours pour cibler d’autres maladies, y compris plusieurs médicaments contre le cancer.

“Lorsque nous avons présenté nos résultats pour la première fois, les gens ne croyaient tout simplement pas que les systèmes d’IA générative pouvaient atteindre ce niveau de diversité, de nouveauté et de précision”, a déclaré Zhavoronkov. “Maintenant que nous avons un pipeline entier de candidats médicaments prometteurs, les gens se rendent compte que cela fonctionne réellement.”

En savoir plus sur la plateforme Chemistry42 d’Insilico Medicine pour le criblage de candidats médicaments accéléré par l’IA dans cette conférence de NVIDIA GTC.

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