Comment l’intelligence artificielle accélère les sciences de la vie

IA dans les secteurs de l’industrie pharmaceutique et biotechnologique

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Le cycle de développement des médicaments est long et très risqué – il faut en moyenne 10 à 15 ans, et seulement 12% des médicaments des essais cliniques sont approuvés par la Food and Drug Administration (FDA) [1]. Pour mettre cela en perspective, 22,7% de toutes les dépenses mondiales en recherche et développement en 2017 étaient dans le secteur des soins de santé, seulement 23,1% dans le secteur informatique et électronique, mais le cycle de vie et les coûts sont beaucoup plus élevés [2]. Par exemple, l’iPhone d’origine a mis deux ans et demi à se développer, du concept au lancement, et environ 150 millions de dollars ont été dépensés en recherche et développement [3]. En revanche, le coût moyen des nouveaux médicaments et produits biologiques est de 2,87 milliards de dollars, compte tenu des coûts de recherche et développement post-approbation, selon les chiffres publiés en mai 2016 par le Centre d’études Tufts (CSDD) [4]. Selon les analyses de l’expert de l’industrie Matthew Herper de Forbes [5], le coût médian des sociétés pharmaceutiques qui ont lancé plus de quatre médicaments a atteint 5,3 milliards de dollars. L’intelligence artificielle peut réduire considérablement le temps que les entreprises consacrent à la recherche et au développement de nouveaux médicaments.

Capital de risque et capital-investissement Startups IA en sciences de la vie

Un certain nombre de sociétés de capital-risque et d’investisseurs avant-gardistes ont placé des paris précoces sur les startups d’IA dans les sciences de la vie. Un grand nombre des IA en pleine expansion dans les secteurs pharmaceutique et biotechnologique sont en phase de découverte de médicaments. L’IA peut réduire considérablement le temps nécessaire à la découverte de nouveaux médicaments, ce qui équivaut à de réelles économies de coûts. L’IA est utilisée dans la découverte et le développement de médicaments de différentes manières:

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• Synthèse organique et design
• Noter la complexité synthétique
• Automatisation de la conception des molécules
• Prédire les résultats de la réaction organique
• Synthèse assistée par ordinateur
• Rétrosynthèse assistée par ordinateur basée sur la similarité moléculaire
• Prédire la performance des médicaments en test
• Découvrez l’utilisation hors-étiquette
• Prévoir la toxicité avant les essais cliniques
• Médecine personnalisée

Par exemple, la start-up Atomwise déploie des réseaux neuronaux convolutifs basés sur la structure brevetés pour prédire la liaison de petites molécules aux protéines, accélérant ainsi le processus de découverte de médicaments. Sa solution AtomNet permet d’analyser quotidiennement 10 à 20 milliards de composés chimiques, réduisant ainsi le temps nécessaire à la découverte et à l’optimisation de plusieurs années. Selon Crunchbase, Atomwise est financé par Y Combinator, OS Fund, Khosla Ventures, Tencent Holdings, Baidu Ventures, Dolby Family Ventures et d’autres investisseurs.

AI biopharmaceutical, basé à Palo Alto, avec le soutien de OS Fund, Andreessen Horowitz Bio Fund, CLI Ventures, Stanford-StartX Fund et Softbank Ventures, fournit une plateforme de découverte de médicaments basée sur l’IA pour identifier les tests in vivo avec une technologie prédictive.

La start-up Insilico Medicine, fondée en 2014 par Alex Zhavoronkov (soutenu par Pavillion Capital, WuXi appTec, BOLD Capital et d’autres), utilise des réseaux générateurs adversatifs (GAN) pour la découverte de nouvelles molécules, le développement de biomarqueurs et le vieillissement [6].

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BenevolentAI, basé à Londres, a pour objectif de déployer l’IA sur l’ensemble du processus de R & D, et pas seulement sur la phase de découverte de médicaments. En avril 2018, le démarrage d’Amnesty International était soutenu par 200 millions de dollars provenant des family offices, de Woodford Investment Management et d’autres investisseurs [7]. Il a un médicament contre la maladie de Parkinson dans les essais cliniques de phase 2B et un médicament contre la SLA prévu pour des essais dans cinq ans [8].

Investissements d’AI par Global Pharmaceutical Giants

Selon FiercePharma, les 15 principales sociétés pharmaceutiques classées en 2017 sont Johnson & Johnson (76 milliards de dollars), Roche (54 milliards de dollars), Pfizer (53 milliards), Novartis (50 milliards), Sanofi (41 milliards), Merck & Co. ( 40 milliards de dollars), GlaxoSmithKline (39 milliards de dollars), Bayer (29 milliards de dollars), Gilead Sciences (26 milliards), Eli Lilly (23 milliards), Amgen (23 milliards), AstraZeneca (23 milliards), Teva ( 22 milliards de dollars) et Bristol-Meyers Squibb (21 milliards de dollars) [9]. Voici quelques exemples de la manière dont les trois premières entreprises figurant sur cette liste intègrent l’intelligence artificielle:

Johnson & Johnson

Les sciences de la vie de Johnson & Johnson Innovation ont un incubateur appelé JLABS. Parmi ses startups résidentes, la technologie IA comprend Analytics 4 Life [10], WinterLight Labs [11], A2A Pharmaceuticals, Envisagenics, Fited, Human Microbiology Institute et Savor Health [12].

Roche

La société de médecine de précision GNS Healthcare a annoncé une collaboration avec la filiale de Roche, Genentech, pour découvrir et valider de nouveaux médicaments oncologiques et des marqueurs de réponse des patients [13].

Pfizer

Pfizer collabore avec IBM Watson Health pour la découverte de médicaments afin d’aider à la recherche et au développement en immuno-oncologie [14]. IBM Watson Health for Drug Discovery est une solution d’intelligence artificielle qui contient des données de quatre millions de brevets, 25 millions de résumés Medline et plus d’un million d’articles de revues médicales en texte intégral mis à jour régulièrement.

Pfizer et XtalPi (soutenus par Google, Sequoia China et Tencent) collaborent pour combiner la mécanique quantique et l’apprentissage automatique par IA afin de prédire les propriétés pharmaceutiques de composés moléculaires pour la découverte et le développement de médicaments [15].

Il y a eu des développements récents dans les solutions de découverte de médicaments IA dans les meilleures institutions académiques. Une équipe de recherche de Stanford a mis au point une méthode de découverte de médicaments avec un «apprentissage unique» qui réduit considérablement la quantité de données requise pour identifier de nouveaux médicaments [o]. En mai 2018, des chercheurs du MIT ont formé le consortium Machine Learning for Pharmaceutical Discovery et Synthesis avec des partenaires industriels tels que Pfizer, Lilly, Bayer, BASF, Amgen, WuXi, Sunovion et Novartis [16].

Les industries pharmaceutique et biotechnologique sont prêtes à être perturbées par l’intelligence artificielle. Les sociétés biopharmaceutiques américaines consacrent chaque année 75 milliards de dollars à la recherche et au développement [17]. Les start-up et les géants de l’entreprise investissent dans des solutions technologiques d’intelligence artificielle afin de réduire le temps de développement des médicaments, de prendre l’avantage sur la concurrence et de rester viables à l’avenir.

Les références

1. PhRMA. “Profil de l’industrie biopharmaceutique 2017”. Consulté le 4 juillet 2018. http://phrma-docs.phrma.org/industryprofile/pdfs/2017IndustryProfile_Brochure.pdf.

2. Statista. “Pourcentage des dépenses mondiales en recherche et développement en 2017, par industrie.” Consulté le 4 juillet 2018. https://www.statista.com/statistics/270233/percentage-of-global-rundd-spending-by-industry/

3. Nieto-Rodriguez, Antonio. “L’iPhone est-il le meilleur projet de l’histoire?” CIO . 3 nov. 2017.

4. DiMasi, Joseph A., Grabowski, Henry G., Hansen, Ronald W. “Innovation dans l’industrie pharmaceutique: nouvelles estimations des coûts de R & D.” Journal of Health Economics . Mai 2016.

5. Herper, Matthew. “Combien coûte l’innovation pharmaceutique? Un regard sur 100 entreprises. ” Forbes . 11 août 2013.

6. Hale, Conor. “Pfizer lance une nouvelle collaboration avec XtalPi pour la modélisation des médicaments IA.” FierceBiotech . 9 mai 2018.

7. Lunden, Ingrid. “BenevolentAI, qui utilise AI pour développer des médicaments et des solutions énergétiques, obtient 115 millions de dollars à une évaluation de 2 milliards de dollars.” TechCrunch . 18 avril 2018.

8. Ibid .

9. Sagonowsky, Eric. “Les 15 plus grandes sociétés pharmaceutiques en 2017”. FiercePharma . 15 mai 2018.

10. Johnson & Johnson (2017, 11 mai). Johnson & Johnson Innovation annonce plus de 40 sociétés résidentes à JLABS @ Toronto [Communiqué de presse]. Extrait de https://jlabs.jnjinnovation.com/news/johnson-johnson-innovation-announces-40-resident-companies-now-jlabs-toronto

11. Johnson & Johnson (2018, 5 janvier). Johnson & Johnson Innovation défend une science de pointe avec 15 nouvelles collaborations susceptibles d’avoir un impact sur la vie des patients [Communiqué de presse]. Extrait de https://www.jnj.com/media-center/press-releases/johnson-johnson-innovation-champions-leading-edge-science-with-15-new-collaborations-with-potential-to-impact- patients-vies

12. Johnson & Johnson (2018, 21 juin). Johnson & Johnson Innovation ouvre JLABS @ NYC en collaboration avec l’État de New York et le New York Genome Center [Communiqué de presse]. https://jlabs.jnjinnovation.com/news/johnson-johnson-innovation-new-york-state-and-new-york-genome-center-collaborate-launch

13. GNS Healthcare (2017, 19 juin). GNS Healthcare annonce une collaboration pour le développement de médicaments anticancéreux avec la plate-forme AI de simulation de machine à causalité REFSTM [Communiqué de presse]. Extrait de http://www.gnshealthcare.com/news/gns-healthcare-announces-collaboration-to-power-cancer-drug-development/

14. Pfizer (2016, 1er décembre). IBM et Pfizer vont accélérer la recherche en immuno-oncologie avec Watson pour la découverte de médicaments [Communiqué de presse].

15. Altae-Tran, Han. Ramsundar, Bharath, Pappu, Aneesh S., Pande, Vijay. “Découverte de médicaments à faible niveau de données avec One-Shot Learning.” American Chemical Society. 3 avril 2017.

16. Koperniak, Stefanie. “Application de l’apprentissage automatique aux défis de l’industrie pharmaceutique.” MIT News . 17 mai 2018.

17. PhRMA. “Profil de l’industrie biopharmaceutique 2017”. Consulté le 4 juillet 2018. http://phrma-docs.phrma.org/industryprofile/pdfs/2017IndustryProfile_Brochure.pdf.