Comment la fabrication pharmaceutique basée sur l’IA protège-t-elle la santé humaine ?

Introduction

Dans la société actuelle, la médecine se développe rapidement, de plus en plus de maladies sont vaincues par les humains et l'espérance de vie moyenne humaine augmente également constamment.

L’IA contribue également au processus de développement de nouveaux médicaments par les êtres humains et à l’élargissement de l’arsenal de lutte contre les maladies. De plus, avec l’ajout de l’IA, la recherche et le développement humains de nouveaux médicaments pourraient entrer dans une nouvelle ère.

Difficultés du développement des médicaments traditionnels

Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il existe un terme appelé « dilemme du double dix » ou « loi du double dix ».

Cela signifie qu’il faut plus de 10 ans et plus d’un milliard de dollars américains pour qu’un nouveau médicament passe de la recherche et du développement à la commercialisation. En plus de cela, il existe en réalité un 10 caché. Le taux de réussite de la recherche et du développement de nouveaux médicaments n’est que d’environ 10 %.

Pourquoi est-il si difficile de développer de nouveaux médicaments ? Cela commence par la recherche et le développement de nouveaux médicaments. Le développement d’un médicament jusqu’à sa commercialisation comprend généralement les étapes suivantes :

Tout d’abord, l’étape de développement du médicament :

Cette phase consiste à déterminer la cible du médicament, c'est-à-dire l'emplacement dans la cellule ou le virus où le médicament agit. Ensuite, les molécules médicamenteuses sont conçues en fonction de la cible et les médicaments candidats sont fabriqués.

Les candidats médicaments ne peuvent pas être testés immédiatement sur l’homme. Il est nécessaire de mener des recherches en laboratoire au stade préclinique pour comprendre les études pharmacocinétiques et pharmacodynamiques du médicament et pour réaliser des évaluations préliminaires de sécurité.

Les médicaments ayant passé le stade préclinique peuvent entrer dans la phase de recherche clinique, qui comprend trois phases :

La phase I cible principalement des volontaires sains pour étudier la pharmacocinétique et la sécurité chez l’homme.

Phase II : évaluation préliminaire de l’effet thérapeutique du médicament. Concentrez-vous sur l’observation de l’efficacité et des effets indésirables.

La phase III est un essai clinique d’évaluation complet, qui constitue l’étape de confirmation de l’effet thérapeutique du médicament. L’expérience randomisée en double aveugle sur un grand échantillon que nous connaissons en est à ce stade.

Après avoir passé ces trois phases, le médicament peut être commercialisé. Bien entendu, après la mise sur le marché du médicament, il existe encore une phase de surveillance de la sécurité post-commercialisation.

Il faut environ 12 à 15 ans entre le début de la recherche et du développement d’un médicament et son lancement sur le marché, et au cours de ce processus, un grand nombre de médicaments seront éliminés.

Comment l’IA peut s’améliorer :

Cependant, avec le développement de la technologie de l’IA, la recherche et le développement de médicaments entreront dans une nouvelle ère.

Par exemple, lors de la recherche de cibles médicamenteuses, celles-ci étaient initialement sélectionnées et déterminées sur la base de l’expérience de scientifiques humains et en consultant la littérature. Cependant, l’émergence de la technologie de traitement du langage naturel et de divers grands modèles permet à l’IA de participer. L’IA peut non seulement lire de grandes quantités de littérature et extraire des mots clés, mais également faire des inférences basées sur la sémantique contextuelle pour aider les médecins à trouver des cibles potentielles.

De plus, après avoir trouvé la cible, il est nécessaire de déchiffrer la structure de la cible afin de concevoir des médicaments capables d'agir sur cette cible. L’IA peut également aider dans ce processus.

Selon les données d'Exscientia, une société pharmaceutique britannique spécialisée dans l'IA, l'IA a pu raccourcir la phase de développement des médicaments d'une moyenne de 4,5 ans à environ 13,7 mois, soit une réduction de près de 75 %.

Pendant la pandémie de COVID-19, Pfizer a utilisé la technologie de l’IA pour accélérer le développement du médicament à effets spéciaux Paxlovid, et a même réduit le processus de développement du médicament à 4 mois.

Au stade préclinique, les caractéristiques de sécurité et de pharmacocinétique des médicaments candidats peuvent également être prédites sur la base de modèles d’IA. Bien que l’IA ne puisse pas remplacer les humains dans la conduite d’expériences, elle peut également aider les scientifiques humains à faire certaines prédictions et à accélérer l’efficacité.

De même, les expériences sur l’homme sont essentielles lors de la phase d’essai clinique. Mais l’IA peut également jouer un rôle. Par exemple, lors du recrutement de volontaires, l’IA peut rechercher directement dans les dossiers médicaux électroniques pour trouver les sujets expérimentaux les plus appropriés.

En plus de développer de nouveaux médicaments de 0 à 1, l’IA peut également jouer un rôle important dans « de nouvelles utilisations pour d’anciens médicaments ».

Les médicaments déjà sur le marché ont subi des tests d’évaluation de sécurité et disposent de données pharmacocinétiques détaillées. Si ces médicaments peuvent être utilisés pour traiter une autre maladie, ce sera plus rapide et plus sûr que de développer un nouveau médicament.

Mais les scientifiques ne peuvent pas essayer sans but, et les technologies de traitement du langage naturel et d’apprentissage profond de l’IA peuvent aider dans ce processus.

Défis et perspectives du développement de médicaments basés sur l’IA :

Il convient de noter que le modèle d'IA peut faire des prédictions précises sur l'efficacité et la sécurité des médicaments, ce qui nécessite des données de recherche scientifique de haute qualité pour le garantir. Cependant, des scientifiques humains sont toujours nécessaires pour évaluer et tester les résultats des prédictions de l’IA.

Mais je crois qu’avec les efforts conjoints des humains et de la technologie de l’IA, l’industrie pharmaceutique connaîtra des changements bouleversants, et l’IA favorisera le développement d’une nouvelle productivité de qualité dans l’industrie pharmaceutique.

Auteur : Yunjiyu Science Creation Team

Examinateur : Qin Zengchang, professeur associé, École des sciences de l'automatisation et du génie électrique, Université Beihang

L'article est produit par le programme de vulgarisation scientifique de Chine-Création Cultivation. Veuillez indiquer la source lors de la réimpression.