Des modèles d’apprentissage profond prédisent les anciens et les nouveaux médicaments qui pourraient traiter avec succès COVID-19
En date de jeudi après-midi, il y a 10 985 cas confirmés de COVID-19 aux États-Unis et aucun médicament approuvé par la FDA pour traiter l’infection. Alors que la DARPA travaille sur des contre-mesures « coupe-feu » à court terme et que les informaticiens traquent les sources de nouveaux cas du virus, une foule de sociétés à la découverte de médicaments mettent en œuvre leurs technologies d’IA pour prédire quels médicaments existants, ou quelles nouvelles molécules de type pharmaceutique, pourraient traiter le virus.
Le développement de médicaments prend généralement au moins dix ans pour passer de l’idée au marché, avec des taux d’échec de plus de 90 % et un coût compris entre 2 et 3 milliards de dollars. « Nous pouvons accélérer considérablement ce processus en utilisant l’IA et le rendre beaucoup moins cher, plus rapide et plus susceptible de réussir », déclare Alex Zhavoronkov, PDG d’Insilico Medicine, une société d’IA axée sur la découverte de médicaments.
Voici une mise à jour sur cinq sociétés spécialisées dans l’IA et ciblant les coronavirus :
Deargen
Début février, les scientifiques de la société Deargen, basée en Corée du Sud, ont publié un article préliminaire (un article qui n’a pas encore été examiné par d’autres scientifiques) avec les résultats d’un modèle basé sur l’apprentissage profond baptisé MT-DTI. Ce modèle utilise des séquences chimiques simplifiées, plutôt que des structures moléculaires en 2D ou 3D, pour prédire la force avec laquelle une molécule d’intérêt se liera à une protéine cible.
Le modèle a prédit que parmi les médicaments antiviraux disponibles et approuvés par la FDA, l’atazanavir, médicament contre le VIH, est le plus susceptible de se lier et de bloquer une protéine importante à l’extérieur du SRAS-CoV-2, le virus qui cause la COVID-19. Elle a également identifié trois autres antiviraux qui pourraient se lier au virus.
Bien que la société n’ait pas connaissance d’une organisation officielle donnant suite à ses recommandations, son modèle prévoyait également plusieurs médicaments non encore approuvés, comme l’antiviral remdesivir, qui sont maintenant testés chez les patients, selon Sungsoo Park, co-fondateur et directeur technique de Deargen.
Deargen utilise maintenant sa technologie d’apprentissage profond pour générer de nouveaux antiviraux, mais elle a besoin de partenaires pour l’aider à développer les molécules, explique Sungsoo Park. « Nous ne disposons pas actuellement d’installations pour tester ces médicaments candidats », note-t-il. « S’il y a des compagnies pharmaceutiques ou des instituts de recherche qui veulent tester ces médicaments candidats pour le SRAS-CoV-2, ils seront toujours les bienvenus.
Insilico Medecine
La société Insilico Medicine, basée à Hong Kong, s’est également lancée sur le terrain début février avec un papier pré-imprimé. Au lieu de chercher à réutiliser les médicaments disponibles, l’équipe a utilisé une plateforme de découverte de médicaments basée sur l’IA pour générer des dizaines de milliers de nouvelles molécules ayant le potentiel de lier une protéine spécifique du SRAS-CoV-2 et de bloquer la capacité du virus à se répliquer. Un système de filtrage à apprentissage approfondi a permis de réduire la liste.
« Nous avons publié les 100 molécules originales après un sprint d’IA de 4 jours », explique Alex Zhavoronkov, PDG d’Insilico. Le groupe a ensuite prévu de fabriquer et de tester sept des molécules, mais la pandémie s’est interrompue : Plus de 20 de leurs chimistes sous contrat ont été mis en quarantaine à Wuhan.
Depuis lors, Insilico a synthétisé deux des sept molécules et, avec un partenaire pharmaceutique, prévoit de les tester dans les deux prochaines semaines, explique Alex Zhavoronkov. La société est également en train d’accorder une licence pour sa plate-forme d’IA à deux grandes sociétés pharmaceutiques.
Insilico recherche également activement des médicaments susceptibles d’améliorer le système immunitaire des personnes âgées – une personne âgée pourrait donc réagir à l’infection par le SRAS-CoV-2 comme le fait une personne plus jeune, avec des symptômes plus légers et une récupération plus rapide – et des médicaments pour aider à restaurer la fonction pulmonaire après l’infection. Ils espèrent publier bientôt d’autres résultats.
SRI Biosciences et Iktos
Le 4 mars, le centre de recherche SRI International basé à Menlo Park et la société d’IA Iktos à Paris ont annoncé une collaboration pour découvrir et développer de nouvelles thérapies antivirales. Le modèle d’apprentissage profond d’Iktos permet de concevoir de nouvelles molécules virtuelles tandis que la plateforme automatisée de chimie synthétique SynFini de SRI trouve le meilleur moyen de fabriquer une molécule, puis la fabrique.
Grâce à la combinaison de leurs pouvoirs, les systèmes peuvent concevoir, fabriquer et tester de nouvelles molécules semblables à des médicaments en une à deux semaines, explique Yann Gaston-Mathé, PDG d’Iktos. La génération de candidats médicaments basée sur l’IA est actuellement en cours, et « la première série de composés cibles sera bientôt remise à la plateforme de synthèse automatisée SynFini de SRI », dit-il.
Iktos a également récemment lancé deux plateformes logicielles basées sur l’IA pour accélérer la découverte de médicaments : une pour la conception de nouveaux médicaments, et une autre, avec une version bêta gratuite en ligne, pour aider les chimistes de synthèse à déconstruire la manière de mieux construire un composé. « Nous sommes impatients d’attirer le plus grand nombre possible d’utilisateurs sur cette plateforme gratuite et de recueillir leurs commentaires pour nous aider à améliorer cette jeune technologie », déclareYann Gaston-Mathé.
Benevolent AI
En février, la startup britannique Benevolent AI a publié deux articles, l’un dans The Lancet et l’autre dans The Lancet Infectious Diseases, identifiant les médicaments approuvés qui pourraient bloquer le processus de réplication virale du SRAS-CoV-2.
À l’aide d’un vaste répertoire d’informations médicales, y compris des données extraites de la littérature scientifique par apprentissage automatique, le système d’IA de la société a identifié 6 composés qui bloquent efficacement une voie cellulaire qui semble permettre au virus de pénétrer dans les cellules pour y fabriquer davantage de particules virales.
L’un de ces six composés, le baricitinib, un comprimé à prise unique quotidienne approuvé pour traiter la polyarthrite rhumatoïde, semble être le meilleur du groupe tant pour la sécurité que pour l’efficacité contre le SRAS-CoV-2, ont écrit les auteurs. Le co-fondateur de Benevolent, Ivan Griffin, a déclaré à Recode que Benevolent a contacté les fabricants de médicaments qui fabriquent le médicament afin de le tester comme traitement potentiel.
Actuellement, le ruxolitinib, un médicament qui fonctionne par un mécanisme similaire, est en cours d’essais cliniques pour COVID-19.
https://spectrum.ieee.org/the-human-os/artificial-intelligence/medical-ai/companies-ai-coronavirus
