L’IA à chaque étape de la chaîne de valeur R&D: découverte de médicaments

Imaginez des molécules capables de déjouer le cancer, de leurrer le système immunitaire ou de réparer des gènes défectueux ! Telle est la promesse des biologiques. Mais jusqu’à présent, découvrir de telles molécules, c’était un peu comme trouver une aiguille dans une botte de foin – en supposant d’ailleurs que ladite botte de foin soit encore plus grande que l’univers tout entier…

Voici l'IA, qui va changer la donne et faire de cette recherche une véritable opération de précision.

L’IA révolutionne les avancées que nous effectuons en vue de faire de la promesse des biologiques  une réalité pour les patients : leur découverte, leur conception et leur développement sont, grâce à elle, plus rapides, plus précis et plus ambitieux.

Sanofi est le premier laboratoire pharmaceutique à développer en clinique des anticorps tri-spécifiques (ou à triple ciblage) contre le VIH et le cancer. Il s'agit de combiner trois anticorps différents en une seule molécule capable d'agir simultanément sur trois cibles dans une ou plusieurs voies de la maladie. La sélection et la conception de ces anticorps hautement sophistiqués et très complexes sont désormais possibles avec l’IA.^1-4

En fait, le nombre de biologiques et de vaccins dont le développement a été facilité par l’IA chez Sanofi a presque doublé depuis 2019. Pour accélérer encore cette transformation, nous avons lancé un programme spécial baptisé « Biologics AI Moonshot » ( BioAIM ) pour généraliser le recours à l’IA sur l’ensemble de notre portefeuille de projets biologiques.

« Le multiciblage constitue une formidable avancée », ajoute Wendt. « Aujourd'hui, nous savons que les maladies sont complexes ; il nous faut trouver de multiples voies et points d'intervention, ainsi que des mécanismes nouveaux pour stimuler, voire transformer, le système immunitaire et lutter contre la maladie. »

Traditionnellement, les scientifiques avaient pour habitude, s’agissant de prédire les caractéristiques des biologiques, de s’en remettre à leur intuition, à la statistique et aux tâtonnements. Mais grâce à l’IA, ils peuvent désormais :

Ces différents progrès nous aident à étudier et à approfondir des options prometteuses dans le domaine des maladies auto-immunes et des troubles neurologiques, en dépistant virtuellement de vastes panels de candidats et en affinant leur conception in silico.

Sanofi a également décidé de relever l'un des plus grands défis des biologiques : l'administration orale. « Les biologiques oraux sont considérés comme le Saint Graal », explique Wendt. « Grâce à l'IA et au machine learning, nous essayons de rendre ces médicaments plus stables dans l'intestin, ce qui les rendrait plus pratiques et plus accessibles pour les patients, et les rendrait plus efficaces contre certaines maladies. »

Pour Maria Wendt, toute cette aventure n’est pas qu’une question de molécules et de données : c'est une affaire profondément personnelle. En effet, son mari David, scientifique comme elle, a lutté contre un cancer de stade 4 avec des produits biologiques qui ont certes « fait fondre les tumeurs », pour reprendre l’expression de leur médecin, mais qui ont aussi eu des effets secondaires imprévisibles.

« Si seulement nous avions pu identifier plus tôt son risque de complications… », murmure Wendt. Cette expérience explique la passion qui est la sienne, non seulement de mettre au point des médicaments puissants, mais aussi d’exploiter la puissance de l'IA pour fabriquer des  médicaments plus « intelligents », capables de prédire et de minimiser les effets secondaires, voire de les éviter totalement. « L'IA raccourcit les délais de R&D, mais nous avons aussi des attentes plus importantes : repousser les limites de ce que nous savons de la biologie de la maladie et des capacités de nos molécules. »

L’IA est également utilisée pour faire avancer et développer la mise au point de vaccins à ARNm, puisqu’elle aide les scientifiques à passer en revue un nombre quasi infini de séquences possibles pour ne retenir que les plus prometteuses.

« Il existe davantage de séquences d'ARNm possibles pour une seule protéine que d'atomes dans tout l'univers », explique Fernando Ulloa Montoya, Responsable Données et Sciences computationnelles du Centre d'excellence ARNm de Sanofi. « L'IA nous aide à trouver les « mots » parfaits dans ce vaste langage moléculaire. »

Sanofi est en train de développer des outils d'IA qui sont à l'ARNm ce que ChatGPT est au langage humain. Imaginez une IA capable de « parler » le langage de la vie elle-même, et de concevoir des vaccins plus efficaces et plus faciles à fabriquer que jamais auparavant.

« C'est bien plus qu'une innovation, c'est une véritable révolution », déclare Ulloa Montoya. « Nous ne faisons pas qu’accélérer la recherche ; nous redéfinissons les possibles de la médecine. »

L’IA contribue à optimiser à la fois l’efficacité des vaccins et l’efficience de fabrication, et elle peut même prédire la réponse de l’homme aux vaccins grâce à une analyse des premiers signaux biologiques après l’injection.

Sanofi ne se contente pas d'adopter ou de développer des plateformes d'IA, nous les créons avec des plateformes internes telles que :

• CodonBERT : un vaste modèle de langage pour l'ARNm, entraîné sur des millions de séquences. « CodonBERT est très prometteur, car il est à l'ARNm ce que ChatGPT est aux mots », déclare Ulloa Montoya. Nous avons également construit mRNA-LM, l'extension du modèle à des séquences d'ARNm complètes.
• RiboNN : Un modèle de deep learning qui prédit l'efficacité avec laquelle les ribosomes vont traduire une séquence d'ARN messager en protéine.

Derrière toutes ces innovations, il y a des investissements colossaux, que ce soit au niveau de la quantité ou de la qualité des données. « Pour élaborer des modèles d'IA, il faut investir pour mettre au point les bonnes expériences et la génération de données appropriée, car nous devons générer plus de types de données, souvent différentes de celles nécessaires à une expérience classique », explique Ulloa Montoya. « Un autre aspect important est de constituer des équipes dotées d'une expertise multidisciplinaire et d'une infrastructure de données permettant de garantir la génération et la disponibilité des données appropriées pour construire des modèles d'IA. »

Première entreprise biopharmaceutique à utiliser l'IA à grande échelle, Sanofi repense ses processus afin de réduire considérablement le délai entre la découverte initiale et la commercialisation des traitements et des vaccins. En dotant nos scientifiques d'informations issues de l'IA, nous repoussons les limites de la science, nous ramenons les délais de recherche de quelques semaines à quelques heures et nous permettons un accès plus rapide aux traitements qui changent la vie des patients.

« Sanofi utilise l'IA tout au long de la chaîne de valeur de la R&D, avec un niveau d'activité, d'investissement et de conviction remarquable », ajoute Wendt. « Il se dégage sur le terrain une formidable énergie avec nos scientifiques, et nous sommes pensons être en mesure de rivaliser avec la concurrence et de prendre les devants dans ce domaine pour nos patients. C’est le bon moment ».

À l'aube de cette nouvelle ère, les possibilités sont infinies. Des maladies autrefois considérées comme incurables pourraient bientôt être guéries. Des médicaments préventifs, que l’on assimilait jadis à de la science-fiction, sont désormais une réalité. Au cœur de ce processus, une puissante association entre ingéniosité humaine et intelligence artificielle.

À bientôt pour le prochain épisode de notre série, dans lequel nous verrons comment l'IA révolutionne le parcours du médicament, depuis le laboratoire jusqu’au patient. Nous vous montrerons comment les modèles prédictifs et les biomarqueurs digitaux révolutionnent les essais cliniques et permettent aux patients d'accéder plus rapidement que jamais à des médicaments et à des vaccins plus sûrs et plus efficaces.