L'IA générative déclenche une renaissance de la découverte de médicaments

Le domaine de la découverte de médicaments est l’un des domaines les plus critiques et les plus difficiles de la médecine. Le processus d’identification de molécules thérapeutiques potentielles est long, coûteux et semé d’incertitudes. Cependant, ces dernières années, l’intelligence artificielle générative (IA) est devenue une technologie transformatrice qui a le potentiel de révolutionner la découverte de médicaments. En tirant parti de la puissance des algorithmes d’apprentissage automatique, l’IA générative dans la découverte de médicaments promet d’accélérer le développement de médicaments, de réduire les coûts et, finalement, de sauver des vies.

Qu’est-ce que l’IA générative? Il s’agit d’un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui se concentre sur la création de nouvelles instances de données qui ressemblent à des données existantes. Il fonctionne sur les principes de l’apprentissage non supervisé, où le modèle d’IA apprend des modèles à partir d’un ensemble de données sans étiquettes explicites. Cela permet aux modèles d’IA générative de générer de nouveaux échantillons, tels que des images, du texte ou, dans le contexte de la découverte de médicaments, des structures moléculaires. Pour plus d’informations sur IA générativeconsultez l’article correspondant.

L’IA générative dans la découverte de médicaments devient un secteur lucratif. Selon Precedence ResearchD’ici 2032, le marché mondial de l’IA générative sur le marché de la découverte de médicaments devrait représenter environ 1 417,83 millions de dollars, en hausse par rapport à son total de 126,07 millions de dollars en 2022 (un TCAC de 27,38 %).

Dans cet article de blog, nous approfondirons les détails de la façon dont l’IA générative façonne le paysage de la découverte de médicaments, ses applications et les défis auxquels elle est confrontée.

Quel est le rôle de l’IA générative dans la découverte de médicaments ?

Le rôle de l’IA générative dans la découverte de médicaments est de révolutionner et d’accélérer le processus d’identification de molécules thérapeutiques potentielles. En exploitant des algorithmes d’apprentissage automatique tels que les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux de neurones graphiques (GNN), l’IA générative peut générer de nouvelles structures moléculaires, optimiser la conception de médicaments et faciliter la conception de médicaments de novo. Cette capacité permet aux chercheurs d’explorer un vaste espace chimique, en identifiant des candidats-médicaments prometteurs qui auraient pu être négligés à l’aide de méthodes traditionnelles.

L’IA générative accélère le développement de médicaments, réduit les coûts et offre la possibilité d’améliorer les résultats pour les patients en identifiant des médicaments efficaces et sûrs dans un délai plus court, ce qui en fait un outil de transformation dans le domaine de la découverte de médicaments.

Le processus conventionnel de découverte de médicaments implique l’identification de candidats-médicaments potentiels par le biais d’expériences laborieuses par essais et erreurs. L’IA générative dans la découverte de médicaments promet de révolutionner ce processus en augmentant l’efficacité et la précision des méthodes de calcul. Voici comment l’IA générative est utilisée dans la découverte de médicaments :

Génération de molécules: Les modèles d’IA générative, en particulier ceux basés sur les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux antagonistes génératifs (GAN), peuvent générer de nouvelles structures moléculaires qui adhèrent à des critères spécifiques. Cette capacité à générer un grand nombre de molécules diverses ouvre de nouvelles possibilités d’identification de candidats-médicaments potentiels que les méthodes traditionnelles auraient pu négliger.
Optimisation de la conception des médicaments: L’IA générative peut également aider à optimiser la conception de médicaments en générant des modifications de composés existants. En explorant les variations des structures moléculaires, les algorithmes d’IA peuvent identifier les modifications qui améliorent l’efficacité, la sécurité et la spécificité d’un médicament, ce qui rend le processus de conception plus efficace.
Conception de médicaments de novo: L’une des applications les plus passionnantes de l’IA générative dans la découverte de médicaments est la conception de médicaments de novo. Cela implique de concevoir des molécules entièrement nouvelles à partir de zéro pour cibler des maladies spécifiques. Les modèles d’IA peuvent être formés sur de vastes bases de données de médicaments connus et de leurs propriétés, ce qui leur permet de prédire les structures moléculaires susceptibles de présenter des propriétés souhaitables.

Techniques populaires qui utilisent l’IA générative dans la découverte de médicaments

Vous trouverez ci-dessous quelques techniques clés utilisées dans la découverte de médicaments axée sur l’IA, ainsi que des exemples de leurs applications :

Réseaux antagonistes génératifs (GAN)

Les GAN sont un type de modèle d’IA génératif composé de deux réseaux de neurones : un générateur et un discriminateur. Le générateur génère de nouvelles instances de données tandis que le discriminateur essaie de faire la distinction entre les données réelles et générées. Grâce à un processus de formation contradictoire, les GAN peuvent produire des échantillons très réalistes et diversifiés. Dans la découverte de médicaments, les GAN sont utilisés pour la génération de molécules, l’optimisation moléculaire et la conception de médicaments de novo.

Les GAN ont été utilisés pour générer de nouveaux inhibiteurs à petites molécules de cibles protéiques spécifiques. Des chercheurs de l’Université de Caroline du Nord ont utilisé des GAN pour générer des inhibiteurs potentiels du virus de la grippe A, ce qui a conduit à l’identification de plusieurs candidats prometteurs pour une évaluation plus approfondie.

Apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement est un type d’apprentissage automatique dans lequel un agent d’IA apprend en interagissant avec un environnement pour atteindre un objectif spécifique. Il reçoit des commentaires sous forme de récompenses ou de pénalités, ce qui lui permet d’apprendre quelles actions mènent à des résultats favorables. Dans la découverte de médicaments, l’apprentissage par renforcement est utilisé pour optimiser la conception de médicaments et identifier les composés aux propriétés souhaitées.

Des chercheurs au Université de Cambridge utilisé l’apprentissage par renforcement pour optimiser les candidats-médicaments ciblant la maladie d’Alzheimer. L’agent d’IA a appris à concevoir des molécules avec une affinité et une sélectivité ciblées améliorées en recevant des récompenses pour des propriétés moléculaires favorables.

Réseaux de neurones graphiques (GNN)

Les GNN sont une classe de réseaux de neurones conçus pour fonctionner avec des données structurées en graphes, tels que des graphes moléculaires, où les nœuds représentent les atomes et les arêtes représentent les liaisons chimiques. Les GNN peuvent apprendre des modèles et des interactions dans les graphiques moléculaires, ce qui les rend précieux pour prédire les propriétés et l’activité moléculaires.

Des scientifiques de l’Université de Californie à San Francisco ont utilisé les GNN pour prédire l’activité biologique de petites molécules contre des cibles médicamenteuses spécifiques. En apprenant à partir de grandes bases de données moléculaires, le modèle basé sur GNN a identifié avec précision les composés actifs pour diverses cibles protéiques.

Apprentissage par transfert

L’apprentissage par transfert est une technique où un modèle formé sur une tâche est adapté ou affiné pour une tâche connexe. Il permet aux modèles d’IA de tirer parti des connaissances d’un domaine pour améliorer les performances dans un autre domaine. Dans la découverte de médicaments, l’apprentissage par transfert est utilisé pour transférer des connaissances à partir d’ensembles de données d’interactions médicament-cible connues afin de prédire de nouvelles interactions.

Une équipe de chercheurs de l’Université de Stanford a utilisé l’apprentissage par transfert pour prédire les interactions médicament-cible potentielles. Ils ont pré-formé un modèle sur un grand ensemble de données d’interactions connues, puis l’ont affiné sur des ensembles de données plus petits de cibles médicamenteuses spécifiques, obtenant ainsi une précision de prédiction améliorée.

Amarrage moléculaire

L’amarrage moléculaire est une technique de calcul utilisée pour prédire l’orientation et l’affinité de liaison entre une petite molécule (ligand) et une protéine cible. Les algorithmes d’amarrage moléculaire pilotés par l’IA améliorent l’efficacité et la précision de ce processus, aidant à l’identification de candidats-médicaments potentiels.

Les logiciels d’amarrage pilotés par l’IA, comme AutoDock et Vina, ont été utilisés avec succès pour identifier des inhibiteurs à petites molécules pour diverses cibles de maladies, notamment la protéase du VIH, la protéase principale du SRAS-CoV-2 et diverses protéines liées au cancer.

Traitement du langage naturel (TAL)

Les techniques NLP permettent aux modèles d’IA d’extraire et de comprendre des informations à partir de sources textuelles, telles que la littérature scientifique et les brevets. La PNL est utilisée dans la découverte de médicaments pour recueillir des informations à partir de vastes quantités de recherches publiées, aidant à l’identification des cibles, à la réorientation des médicaments et à l’extraction des connaissances.

Des plates-formes NLP alimentées par l’IA comme IBM Watson pour la découverte de médicaments peut être utilisé pour analyser de vastes quantités de littérature biomédicale. Ces types d’efforts aident les chercheurs à découvrir de nouvelles cibles médicamenteuses et à réutiliser des médicaments existants pour différentes maladies.

La découverte de médicaments basée sur l’IA est un domaine en évolution rapide, et ces techniques clés jouent un rôle crucial dans son avancement. En tirant parti de la puissance de l’IA générative, de l’apprentissage par renforcement, des GNN, de l’apprentissage par transfert, de l’amarrage moléculaire et de la PNL, les chercheurs peuvent explorer efficacement le vaste espace chimique, identifier les candidats-médicaments potentiels et accélérer le processus de développement de médicaments.

La combinaison synergique de ces techniques a le potentiel de transformer l’industrie pharmaceutique et de contribuer de manière significative à l’amélioration des résultats des soins de santé dans le monde. Et ce n’est pas le seul avantage.

Applications d’apprentissage automatique dans le domaine de la santé

Avantages de l’IA générative dans la découverte de médicaments

L’intégration de l’IA générative dans la découverte de médicaments offre plusieurs avantages significatifs :

Processus accéléré de découverte de médicaments : L’IA générative dans la découverte de médicaments accélère considérablement le processus en permettant aux chercheurs d’explorer un vaste espace chimique en peu de temps. Cette efficacité accélère l’identification des candidats-médicaments potentiels, raccourcissant le délai entre la découverte initiale et les essais cliniques.
Économies de coûts: La découverte de médicaments traditionnels peut coûter des milliards de dollars en raison des taux d’échec élevés et des expériences chronophages. L’IA générative dans la découverte de médicaments réduit le besoin de travaux de laboratoire coûteux et augmente les chances de succès, ce qui entraîne des économies substantielles.
Ciblage des maladies rares et médecine personnalisée : Pour les maladies rares avec des données limitées sur les cibles médicamenteuses potentielles, l’IA générative peut aider en extrapolant les connaissances des ensembles de données existants pour proposer des molécules thérapeutiques potentielles. De plus, la technologie est bien adaptée à la médecine personnalisée, adaptant les traitements aux patients individuels en fonction de leur constitution génétique.

Inconvénients de l’IA générative dans la découverte de médicaments

Bien que l’IA générative recèle d’immenses promesses pour la découverte de médicaments, elle est également confrontée à certains défis et limites :

Qualité et biais des données La précision et la fiabilité des modèles d’IA générative dépendent fortement de la qualité et de la diversité des données de formation. Des ensembles de données biaisés ou incomplets peuvent conduire à des modèles d’IA biaisés, ce qui peut entraîner la génération de médicaments candidats sous-optimaux ou dangereux.
Prédiction de sécurité et de toxicité : Les modèles d’IA générative ont souvent du mal à prédire avec précision la sécurité et la toxicité des molécules nouvellement générées. Il s’agit d’une préoccupation essentielle car le but ultime est d’identifier des médicaments qui sont non seulement efficaces mais également sûrs pour l’usage humain.
Problèmes de propriété intellectuelle: L’utilisation de l’IA générative dans la découverte de médicaments soulève des questions de propriété intellectuelle. Si les algorithmes d’IA génèrent un nouveau médicament candidat, la détermination des droits de brevet et de la propriété peut devenir compliquée.
Considérations éthiques: L’utilisation de l’IA dans la découverte de médicaments soulève des questions éthiques sur la responsabilité et l’imputabilité de la technologie. Garantir la transparence et le respect des directives éthiques est crucial pour adopter l’IA générative de manière responsable.

Conclusion

L’IA générative représente une avancée révolutionnaire dans la découverte de médicaments, révolutionnant le processus d’identification de molécules thérapeutiques potentielles. En tirant parti de la puissance des algorithmes d’apprentissage automatique, l’IA générative dans la découverte de médicaments accélère le développement de médicaments, réduit les coûts et a le potentiel d’améliorer les résultats pour les patients.

Bien qu’il y ait des défis à relever, le rôle de l’IA générative dans la découverte de médicaments est un développement prometteur et passionnant qui a le potentiel de transformer l’industrie pharmaceutique et d’améliorer les soins de santé mondiaux.

Alors que la recherche et la technologie continuent de progresser, nous pouvons nous attendre à ce que l’IA générative joue un rôle de plus en plus important dans l’élaboration de l’avenir de la médecine.

Oh, tu es nouveau dans l’IA, et tout semble trop compliqué? Continue de lire…

IA 101

Vous pouvez toujours monter dans le train AI ! Nous avons créé une fiche détaillée Glossaire IA pour les plus couramment utilisés termes d’intelligence artificielle et expliquer le bases de l’intelligence artificielle aussi bien que risques et avantages de l’IA. N’hésitez pas à les utiliser. Apprentissage comment utiliser l’IA change la donne ! Modèles d’IA changera le monde.

Dans la partie suivante, vous trouverez les meilleurs outils d’IA à utiliser pour créer du contenu généré par l’IA et plus encore.

Outils d’IA que nous avons examinés

Presque chaque jour, un nouvel outil, modèle ou fonctionnalité apparaît et change nos vies, et nous avons déjà passé en revue certains des meilleurs :

Outils d’IA texte-texte
- Google Barde IA
- Chinchilla
- Notion IA
- Chaï
- NovelAI
- Caktus IA
- Donjon IA
- ChatGPT
- Snapchat Mon IA
- Aide au canard
- GrammarlyGO
- Jenni IA
- Copilote Microsoft 365
- Tongyi Qianwen
- AutoGPT
- Concierge IA
  - Comment réparer Janitor AI ne fonctionne pas
  - Comment utiliser l’API Janitor AI
  - Alternatives à l’IA du concierge
- IA du personnage
  - Salles d’IA de personnage
  - Application d’IA de personnage
  - Alternatives à l’IA des personnages
- MotAi
- Vénus Chub IA
- Crushon IA
- LibertéGPT
- Charstar IA
- Jaspe IA
- WormGPT
  - Comment utiliser WormGPT AI
  - Téléchargement de WormGPTvoici les dangers qui vous attendent
- Lama 2
- Kajiwoto IA
- Chat IA harpie

Voir ça avant connexion ChatGPT; vous en aurez besoin. Voulez-vous apprendre comment utiliser ChatGPT efficacement ? Nous avons quelques trucs et astuces pour vous sans passer à ChatGPT Pluscomme comment télécharger un PDF sur ChatGPT! Cependant, lorsque vous souhaitez utiliser l’outil AI, vous pouvez obtenir des erreurs telles que « ChatGPT est à pleine capacité en ce moment » et « trop de demandes en 1 heure, réessayez plus tard ». Oui, ce sont des erreurs vraiment ennuyeuses, mais ne vous inquiétez pas ; nous savons comment les réparer. Le plagiat ChatGPT est-il gratuit ? C’est une question difficile à trouver une réponse unique. Est-ce que ChatGPT Plus en vaut la peine? Continuez à lire et découvrez!