L'espace biochimique pour les composés de type médicaments est tellement vaste qu'il est quasiment impossible de l'appréhender. En tirant parti des principes de l'intelligence artificielle (IA), nous pouvons fouiller cet espace avec plus d'intelligence et évaluer en parallèle les différentes propriétés souhaitées de millions de composés, ce qui accélère considérablement les délais pour découvrir des traitements sûrs et efficaces.
Conception de médicaments et modélisation générative basées sur l'IA
Le potentiel des agents thérapeutiques à petites molécules est au cœur de notre mission qui consiste à bâtir un futur dans lequel les maladies n'existent plus. La conception de médicaments et la modélisation générative basées sur l'IA se situent à la pointe de l'innovation et sont capables d'ouvrir les portes et de changer la façon dont nous abordons la découverte de nouveaux médicaments.
Habituellement, le processus de découverte de nouveaux médicaments prend des années, en raison de la complexité liée à l'identification du bon composé pour traiter une maladie donnée de manière sûre et efficace. De très gros volumes de données doivent être analysés pour sélectionner le composé doté des bonnes propriétés chimiques et biologiques dans ce vaste univers qu'est l'espace biochimique. L'application de l'IA et de la modélisation générative nous permet de développer des modèles qui identifient des indices en contexte utilisés pour sélectionner les meilleurs composés et en générer de nouveaux. Par ailleurs, ces algorithmes d'apprentissage peaufinent leur approche en fonction des nouvelles données et sans instructions spécifiques. En outre, notre plateforme de biosignature, qui crée des jeux de données d'imagerie cellulaire à travers le profilage des petites molécules, offre à nos chercheurs une vision holistique de la manière dont les nouvelles molécules affectent les valeurs biologiques. Ces connaissances sont intégrées à la prise de décision très en amont du processus de découverte des médicaments et sont alimentées dans les algorithmes AI/apprentissage automatique (AA) génératifs pour tenir compte du grand nombre d'informations sur les valeurs biologiques désirables et indésirables dans la conception du composé.
Au-delà de l'IA :
- Nous utilisons souvent le terme « IA » ou « intelligence artificielle » pour décrire nos initiatives, mais ce que nous entendons réellement est un concept différent : L'intelligence augmentée.
- L'IA rappelle un ordinateur qui fonctionne dans un environnement cloisonné et travaille à la résolution de nos problèmes. En réalité, l'intelligence augmentée est le meilleur des deux mondes, associant la puissance de l'IA à la biochimie computationnelle et à la biologie pour « digérer » les données, réorienter nos chercheurs sur les éléments marquants et favoriser le processus de prise de décision.
