À la recherche de remèdes
En novembre 2018, la Food and Drug Administration américaine a approuvé le médicament Vitrakvi, découvert par Array BioPharma et développé par Loxo Oncology. Le Vitrakvi est utilisé pour traiter les patients atteints de tumeurs solides présentant une fusion du gène récepteur tyrosine kinase neurotrophique (NTRK). Il a été le premier médicament anticancéreux à petites molécules approuvé pour traiter les personnes en fonction de leur profil génétique plutôt que de la localisation de leur tumeur. Le Vitrakvi est remarquable par le fait qu'il provient d'un nouveau domaine de l'espace chimique qui n'avait pas été exploré jusqu'à une époque récente.
Le Vitrakvi illustre parfaitement la manière dont les chercheurs repoussent les frontières de l'espace chimique connu en examinant des zones jusqu'alors inexplorées pour trouver de nouveaux médicaments. Aujourd'hui, de nombreux chercheurs s'efforcent de trouver des remèdes grâce à une exploration plus systématique de l'univers de la chimie. Les nouvelles technologies et approches rendent la recherche de médicaments bien plus proactive, permettant ainsi de gagner du temps, d'économiser des ressources et d'accélérer leur mise sur le marché.
Explorer les vastes étendues de l'espace chimique
Une analyse du REGISTRE CASSM révèle que le rythme de l'innovation s'accélère tandis que les laboratoires pharmaceutiques s'efforcent de découvrir de nouveaux médicaments dans les domaines inexplorés d'un cosmos chimique d'une immensité stupéfiante.
Le REGISTRE CAS, une collection organisée de toutes les substances chimiques connues et étudiées, a plus que doublé au cours des dix dernières années et mentionne actuellement environ 150 millions de substances uniques. On estime cependant qu'il existe 1060 combinaisons moléculaires possibles présentant des caractéristiques médicamenteuses dans l'univers chimique. Il est difficile d'imaginer ce que représente un nombre si élevé. En comparaison, on estime qu'il existe 1024 étoiles dans l'univers connu.
En réalité, nous ne connaissons qu'une petite partie de l'univers chimique. La grande majorité de l'espace reste à explorer et représente une opportunité considérable pour ceux qui cherchent des remèdes aux maladies les plus redoutables de notre monde. La question est cependant la suivante : comment s'orienter efficacement dans cet espace chimique pour les trouver ?
Le potentiel de l'intelligence artificielle à transformer l'administration de médicaments
Les dirigeants d'entreprise du secteur pharmaceutique reconnaissant le pouvoir transformateur de l'intelligence artificielle (IA) pour soutenir leurs activités de découverte de médicaments. Des entreprises de premier plan ont déjà commencé à utiliser des applications d'IA pour explorer les vastes confins de l'espace chimique en passant en revue des centaines de millions de composés virtuels pour trouver des candidats potentiels à développer. À l'avenir, on pense qu'il s'agira d'un élément standard des processus de découverte de médicaments.
Toutefois, le développement et la croissance de l'IA présentent aussi des défis.
Les données nettoyées : clé de l'amélioration du succès de l'IA
Actuellement, les scientifiques des données passent jusqu'à 80 % de leur temps à rechercher et à nettoyer les données dont ils ont besoin pour alimenter leurs algorithmes au lieu de construire les modèles proprement dits. L'un des problèmes auxquels ils se heurtent concerne l'identification de jeux de données propres et pertinents pour entraîner leurs algorithmes d'IA et d'apprentissage machine. De nombreuses données sont disponibles, mais elles doivent être affinées, traduites, structurées et indexées pour être utiles.
Cela met en évidence l'importance du composant non artificiel de la technologie d'IA. Le facteur humain. Les systèmes d'IA fonctionnant en tandem avec des humains peuvent accomplir davantage que ces deux éléments isolément. Les chercheurs utilisent leurs aptitudes cognitives pour fournir des données et des commentaires propres et pertinents, tandis que l'IA se charge des fonctions répétitives et tactiques bien plus rapidement qu'un humain ne pourrait le faire. En passant rapidement en revue de grandes quantités de données, l'IA peut identifier des modèles et des anomalies et fournir aux chercheurs des informations qu'ils n'auraient peut-être jamais découvertes par eux-mêmes.
Les descripteurs moléculaires de CAS accélèrent la recherche
CAS a développé une approche en attente d'être brevetée qui utilise ses descripteurs moléculaires exclusifs avec un certain nombre de techniques d'IA pour prédire l'activité biologique d'une molécule. Pour ce faire, elle commence par examiner toutes les molécules connues qui interagissent avec la substance ciblée. Ensuite, elle déconstruit ces molécules pour identifier exactement les parties ou les fragments partagés par plusieurs molécules actives. Enfin, elle recherche dans le cosmos chimique des composés virtuels contenant ces composants afin d'identifier les molécules les plus susceptibles de présenter l'activité biologique souhaitée.
Cette méthode réduit considérablement le nombre de composés qui doivent être synthétisés et faire l'objet d'essais en laboratoire pour identifier de nouveaux candidats médicaments.
Les descripteurs de CAS fournissent une représentation abstraite de certaines caractéristiques structurelles d'une molécule donnée à un niveau plus granulaire que les autres empreintes moléculaires couramment utilisées. Dans une série de tests de validation, la précision des descripteurs CAS a surclassé jusqu'à 45 % les algorithmes d'apprentissage machine courants utilisant l'empreinte Morgan.
De grands laboratoires pharmaceutiques disposant de leurs propres plateformes d'IA bénéficient de l'utilisation des descripteurs moléculaires de CAS pour obtenir des résultats plus précis et plus détaillés. Les entreprises plus petites, dont les capacités d'IA sont limitées, peuvent tirer parti des données, de la technologie et de l'expertise offertes par CAS pour améliorer leur processus de découverte. L'objectif est d'augmenter l'efficacité de la recherche et le retour sur investissement en R&D en désignant des régions spécifiques du cosmos chimique qui semblent les plus prometteuses pour leurs cibles éventuelles.
Depuis plus d'un siècle, les scientifiques de CAS organisent la collection la plus robuste et la mieux documentée d'informations chimiques disponibles à partir des brevets, des revues et d'autres publications scientifiques du monde entier. Cette expérience et ce dévouement nous apportent un pool d'expertise et de talents unique, comprenant des centaines de scientifiques et de technologistes et parfaitement adapté à faciliter la réussite dans cet espace. Contactez-nous pour découvrir comment un partenariat avec CAS peut vous apporter les données, la technologie ou l'expertise dont vous avez besoin pour accélérer vos découvertes.
