SandboxAQ, une start-up d’intelligence artificielle soutenue par Nvidia (NASDAQ: NVDA) et née de Google, propriété d’Alphabet (NASDAQ :GOOG, GOOGL), a publié un ensemble de données contenant 5,2 millions de molécules synthétiques destinées à transformer la manière dont les scientifiques prédisent la liaison médicament-protéine, rapporte Reuters.
Au lieu de générer les données par le biais d’expériences en laboratoire, SandboxAQ a utilisé des puces Nvidia et des méthodes scientifiques pour créer des molécules 3D synthétiques, à l’aide d’équations basées sur la physique et fondées sur des données réelles, selon Reuters. Selon l’agence de presse, l’objectif est de réduire considérablement le temps associé à la découverte de nouveaux médicaments.
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SandboxAQ : bâtir un nouveau modèle de simulation moléculaire
SandboxAQ aide les scientifiques à relever un défi crucial dans le domaine du développement de médicaments : prédire si un médicament à petite molécule se liera à une cible protéique. Alors que ce processus faisait traditionnellement appel à des méthodes complexes et chronophages, les modèles d’IA de SandboxAQ, formés sur des données synthétiques, peuvent prédire les résultats en une fraction du temps requis par un calcul manuel, selon Reuters.
Les 5,2 millions de structures ont été générés par la simulation de la combinaison des atomes pour former des molécules, à l’aide d’équations vérifiées et d’une base de données expérimentale. Selon Reuters, ces structures sont créées par calcul mais sont étiquetées en fonction des résultats réels, offrant ainsi un pont entre le développement traditionnel de médicaments et les approches d’apprentissage automatique.
Les scientifiques peuvent utiliser les outils basés sur les données de SandboxAQ pour prédire si une molécule de médicament conçue pour perturber un processus lié à une maladie se liera à sa cible protéique prévue, rapporte Reuters.
Cette approche associe les méthodes informatiques scientifiques établies et les progrès récents en matière d’intelligence artificielle, formant une méthode hybride qui permet une modélisation moléculaire plus rapide et plus précise. Si les chercheurs utilisent depuis longtemps des équations pour comprendre comment les atomes forment les molécules, selon Reuters, l’intégration de l’IA par SandboxAQ a ajouté une dimension de scalabilité à un processus autrefois fastidieux.
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Selon Nadia Harhen, directrice générale de la simulation d’IA chez SandboxAQ, cette méthode permet aux chercheurs d’utiliser les données synthétiques de nouvelles manières. Harhen a souligné le défi général que ces données entendent résoudre dans l’industrie.
« Il s’agit d’un problème de longue date en biologie, que nous avons tous, en tant qu’industrie, essayé de résoudre depuis longtemps », a déclaré Harhen à Reuters. « Toutes ces structures générées par calcul sont étiquetées par rapport à des données expérimentales réelles, et donc lorsque vous choisissez cet ensemble de données et que vous entraînez vos modèles, vous pouvez réellement utiliser les données synthétiques d’une manière qui n’a jamais été faite auparavant. »
SandboxAQ : ouvrir l’accès et fermer l’écart
SandboxAQ affirme que ses modèles conservent leur précision tout en permettant aux chercheurs d’entraîner des modèles d’IA capables de prédire si une molécule de médicament a des chances de se lier à une cible protéique spécifique, affirme Reuters. La société vendra ses propres modèles d’IA exclusifs, construits à partir de l’ensemble de données, dans l’espoir que ceux-ci fourniront des résultats similaires aux expériences en laboratoire traditionnelles, mais réalisées virtuellement. Le développement de médicaments est notoirement coûteux.
Selon un rapport du Jama Network, la mise sur le marché d’un nouveau médicament coûterait plus de 2,8 milliards de dollars en moyenne. Grâce à des outils plus rapides et alimentés par l’IA, SandboxAQ pourrait devenir un acteur clé dans la réduction de ces coûts pour l’ensemble de l’industrie. Reuters rapporte que la société a déjà sécurisé près de 1 milliard de dollars de financement et signale son intention de diriger l’innovation en biotechnologie alimentée par l’IA.
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