La révolution de l’IA dans la découverte de médicaments : transformer la manière dont nous développons de nouveaux traitements
Responsable Data Science chez Sanofi, Éric Genevois-Marlin a pour mission de piloter les initiatives visant à tirer parti de la puissance des données, de la modélisation et de la simulation, de l’intelligence artificielle et du machine learning pour révolutionner le processus de drug discovery (découverte de médicaments) au sein du Groupe. Sous la direction de M. Genevois-Marlin, les équipes de Sanofi repoussent les limites du possible grâce à l’exploitation de l’IA dans les différentes facettes de la recherche-développement.
« Nous croyons que l’IA est la porte d’entrée vers de futures générations de traitements », explique Éric Genevois-Marlin. « En particulier, nous avons identifié certaines pathologies dans le domaine de l’immunologie et de l’inflammation comme des domaines porteurs d'immenses opportunités. Le défi qui consiste à mettre au point de nouveaux traitements pour des maladies telles que la dermatite atopique ou l’asthme n’est qu’un domaine parmi tant d’autres où, la contribution de l’IA peut vraiment changer la donne. »
Historiquement, le processus de création d’un nouveau médicament est long et demande énormément de moyens. Les chercheurs doivent explorer un nombre infini de possibilités en matière de composés et de molécules avant de concevoir la meilleure option. Une fois la molécule identifiée, les scientifiques procèdent à toute une série d’essais pour vérifier que le traitement est efficace, sûr et pérenne. Mais avec des données et des modèles d’IA appropriés, ce processus pourrait être très fortement accéléré, ce qui permettrait d’économiser un temps et des moyens précieux et d’éliminer le biais qui accompagne l’approche humaine par essais et erreurs.
Avec des modèles d’IA et des ensembles de données complémentaires, des traitements uniques pour un large éventail de patients pourraient être mis au point rapidement », ajoute Éric Genevois-Marlin. Chez Sanofi, nous saisissons l’opportunité que représente l’intégration de l’IA à la mise au point de médicaments, et visons à concevoir de nouvelles méthodes novatrices afin de mieux comprendre la biologie, accélérer notre recherche pharmaceutique et, au bout du compte, apporter la bonne molécule au bon patient
Eric Genevois-Marlin
Head of R&D Data and Data Science at Sanofi
Toutefois, pour que l’IA puisse accomplir tout cela, elle a besoin, entre autre, d’une collecte de données robustes sur la maladie concernée, les protéines impliquées et la manière dont différentes molécules interagissent avec elles. Sanofi s’efforce de répondre à ce besoin de données par ses processus internes, en vue d’une intégration plus complète de données de haute qualité et variées permettant l’utilisation des modèles d’IA dans les processus de découverte de médicaments.
Éric Genevois-Marlin et son équipe, ainsi que leurs collègues de la recherche, du développement et du digital, collaborent de manière transversale à l’échelle de toutes les disciplines pour découvrir et valider les biomarqueurs digitaux de la maladie, approfondir l’étude des petites et grandes molécules et analyser les données issues d’essais cliniques et de la vie réelle. Grâce à la bio-informatique et aux données omiques, ainsi qu’aux appareils intelligents et aux dispositifs médicaux portables utilisés dans des essais cliniques décentralisés, ils enrichissent leurs bibliothèques de données déjà en expansion.
Les partenariats et les collaborations seront également fondamentaux pour réaliser leurs objectifs ambitieux dans le domaine de l’IA et de l’innovation au service de la recherche. Sanofi a ainsi annoncé plusieurs collaborations intéressantes avec de grandes biotechs qui émergent dans l’espace de l’IA. En tirant parti de leurs coopérations avec Owkin, Exscientia, Atomwise, and Insilico Medicine, nous avons déjà commencé à mettre au point de nouvelles manières d’accélérer la découverte de médicaments et, de ce fait, l’aide que nous pouvons apporter aux patients.
« La perspective de l’IA dans la recherche et les activités de recherche et développement de médicaments est dotée d’un potentiel illimité », conclut Éric Genevois-Marlin. En conjuguant innovation technologique, collecte de données intentionnelles et collaboration à l’échelle du secteur, nous ne sommes potentiellement plus très loin de pouvoir faire générer par les modèles de machine learning de nouvelles molécules pour les patients qui ont besoin d’aide ».
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