Dans le passé, le développement de nouveaux médicaments était défini par la « loi Double Ten » : un cycle de R&D moyen d'environ 10 ans, un investissement de 1 milliard de dollars américains et un taux de réussite de seulement 10 %. À mesure que de nouveaux médicaments ciblant des cibles facilement médicamentables ont été successivement approuvés, le cycle de R&D réel des médicaments s’est allongé. SelonNature, il faut désormais en moyenne 10 à 15 ans et coûte environ 2,6 milliards de dollars pour amener un nouveau médicament de la R&D à l'autorisation de mise sur le marché, seule une infime fraction des médicaments candidats réussissant finalement à être lancés.
Face à cette dure réalité, les sociétés pharmaceutiques considèrent l’IA comme un outil puissant pour remodeler le paysage industriel. Ces dernières années, des acteurs de tous horizons-des multinationales et des biotechnologies aux entreprises natives de l'IA-et même aux géants de l'Internet-sont entrés dans l'arène de la découverte de médicaments basée sur l'IA-.
La récente collaboration entre Eli Lilly et NVIDIA est un excellent exemple de la dynamique des « centaines de bateaux en lice pour prendre la tête » dans ce domaine. Le supercalculateur développé dans le cadre de leur partenariat est alimenté par plus de 1 000 GPU B300, ce qui en fait le premier NVIDIA DGX SuperPOD au monde à adopter le système DGX B300. Au-delà de la découverte de médicaments, Eli Lilly utilisera également ce supercalculateur pour raccourcir les cycles de développement de médicaments et élargir la portée et la complexité de ses efforts de découverte de médicaments.
Au-delà d'Eli Lilly, de nombreuses autres multinationales ont exposé leurs stratégies en matière de découverte de médicaments basée sur l'IA. Au cours du seul premier semestre de cette année, les accords de collaboration majeurs dans ce secteur ont atteint près de 10 milliards de dollars américains, impliquant des partenariats entre plusieurs multinationales et sociétés de plateformes d'IA.
En mars de cette année, Novo Nordisk a conclu une collaboration avec Gensaic, une société de découverte de médicaments basée sur l'IA. Novo Nordisk exploitera la nouvelle technologie de conception de protéines de Gensaic pour développer des médicaments innovants contre les maladies métaboliques et cardiovasculaires. Gensaic possède une plate-forme technologique propriétaire unique appelée FORGE, qui combine une évolution impartiale des protéines avec une conception guidée par machine-. Cette plateforme identifie de nouveaux mécanismes d'action pour la délivrance intracellulaire spécifique à un tissu-, permettant le développement de médicaments ciblant de nouvelles cibles thérapeutiques.
En septembre, Merck a signé un accord avec Variational AI, une société de découverte de médicaments basée sur l'IA. Dans le cadre de cet accord, Merck utilisera la plateforme de découverte de médicaments d'IA de Variational AI pour concevoir et optimiser des candidats-médicaments à petites molécules-pour deux cibles non divulguées.
De plus, Pfizer a intégré l'IA dans la découverte de médicaments et les essais cliniques afin d'optimiser l'analyse de la population de patients et l'utilisation de données-du monde réel. AstraZeneca s'est associé à Immunai, en utilisant les modèles de système immunitaire alimentés par l'IA-de ce dernier pour améliorer l'efficacité des essais de médicaments antitumoraux-.
Au-delà des géants pharmaceutiques multinationaux, plusieurs géants de l'Internet et de la technologie se sont également lancés dans le domaine de la découverte de médicaments basée sur l'IA. Tencent a lancé « Yunshen Zhiyao », une plate-forme de R&D sur les médicaments alimentée par l'IA ; Huawei a publié le grand modèle « Huawei Cloud Pangu » pour les molécules médicamenteuses ; Alibaba a construit des plates-formes de R&D pharmaceutique et de Big Data basées sur l'IA ; et ByteDance ont créé Protenix, une équipe de R&D sur les médicaments IA-démontrant tous leur engagement à progresser dans ce domaine.
Tous ces développements indiquent qu'à partir de cette année, la « course aux armements » dans la découverte de médicaments basée sur l'IA-est entrée dans une nouvelle phase. Actuellement, l’industrie a déjà réalisé plusieurs avancées dans ce domaine.
