L’utilisation de l’IA dans le secteur de la santé trouve de nombreux débouchés tant la masse de données potentiellement disponible est importante. Et la recherche pharmaceutique ne fait pas exception. Chez Iktos, une soixantaine de personnes travaillent à impliquer l’IA dans la recherche de futurs nouveaux médicaments – les molécules potentiellement utiles à la création de nouveaux médicaments – avec pour objectif de diviser par deux le temps nécessaire à leur découverte. Une étape jusqu’ici réalisée par des armées de chimistes, exigeant des années de recherches et de coûteux investissements.
Identifier des molécules prometteuses plus rapidement
« Aujourd’hui, cette étape est dirigée par l’intuition du chimiste. Une fois qu’il a eu l’idée d’une molécule, il doit la créer en consultant la littérature, exécuter ensuite un protocole… tout cela prend beaucoup de temps », détaille Quentin Perron, cofondateur et directeur commercial de Iktos. L’étude de 1 500 à 2 500 molécules sera nécessaire pour n'en trouver ne serait-ce qu’une qui sera testée en étape préclinique. La molécule sélectionnée n’aura ensuite « que 10 % de chance » de passer à l’étape clinique, celle des tests sur l’Homme.
À grand renfort d’apprentissage automatique et de deep learning, Iktos va analyser d’importants ensembles de données de molécules chimiques afin d’identifier plus rapidement des structures moléculaires prometteuses. Concrètement, ce processus semi-industrialisé transite à travers une poignée d’outils musclés à l’IA et une pincée de robotique autonome. « Nous n’automatisons pas la chimie, mais nous rendons autonome le processus de création de candidats-médicaments », explique Quentin Perron.
Des outils implémentés dans un robot
Iktos a implémenté trois outils - Makya, Spaya, et Ilaka - dans un robot de la société suisse Chemspeed Technologies, adapté pour l’occasion. Makya est le logiciel d’intelligence artificielle générative, qui liste les molécules en se nourrissant de données de littérature scientifique, de projets scientifiques, etc. Grâce à ces données, l'outil élabore des modèles prédictifs qui identifieront et généreront des molécules pour la cible thérapeutique. Ces modèles analyseront les différentes interactions, puis, par un processus itératif, modifieront les structures, pour générer des candidats-médicaments toujours plus prometteurs, classés en fonction de leurs scores. Le chimiste lui, pourra toujours intervenir sur les molécules générées.
Iktos fait ensuite appel à une autre IA baptisée Spaya. Entraîné sur des millions de réactions, l’outil est capable de fournir les recettes possibles pour synthétiser une molécule. Il affiche également les composants nécessaires à la production, ainsi que les fournisseurs, le prix, la disponibilité…
Charge ensuite au logiciel Ilaka de piloter le robot. « Nous avons développé une interface qui est capable d’intégrer de nouvelles recettes dans le robot, et d’en faire un outil de production capable de lancer des campagnes de synthèses. » La boucle est bouclée.
La petite société n’est pas la seule à appliquer l’IA à la découverte de candidats-médicaments. Le britannique Exscientia y travaille également. Confiant, Quentin Perron assure qu’aucune de ces sociétés n’a encore réussi à mettre sur pied un laboratoire de chimie piloté par l’IA. « Nous transformons une action qui est très manuelle (celle du chimiste), en quelque chose de " processé " et de semi-industrialisé. » David aurait-il coiffé au poteau Goliath ?
D'après une visite du site Iktos de Villebon-sur-Yvette (Essonne)
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