[focus] Comment l’IA peut aider à la découverte de nouveaux médicaments ?

Code : Melloddy... C'est sous ce nom que se présente un projet piloté par un consortium de 17 acteurs de la santé - dix laboratoires, quatre start-up et PME, deux universités et le spécialiste des processeurs graphiques, Nvidia -, financé par l’UE (18 millions d’euros sur trois ans).  

À l'origine de la création de ce groupe, un constat : avec leurs librairies de molécules, les laboratoires disposent d'un authentique trésor. Or, le regroupement de ces données permettrait de faciliter la découverte de nouvelles molécules, et donc, de nouveaux médicaments.

Des questions demeurent néanmoins. La première concerne la mise en commun des données issues d’entreprises concurrentes. Interrogé par L’Usine Digitale, Mathieu Galtier, chief product officer au sein de la jeune pousse hexagonale Owkin (qui participe au projet), c’est l’une des réussites du projet qui aura « permis de faire une collaboration d'un nouveau type : nous avons rassemblé 10 entreprises habituellement en compétition pour les faire travailler ensemble ». Grâce à un modèle de machine learning regroupant toutes les données des laboratoires sans que ces derniers aient à les partager entre eux.

En d'autres mots, les algorithmes font le travail en se promenant entre les différents serveurs. « Les données sont ainsi sanctuarisées et restent derrière les firewalls au sein des entreprises pharmaceutiques ».

Le résultat ? Les données recueillies (20 millions de petites molécules issues de 40 000 essais biologiques) ont permis de créer des modèles d'IA plus performants. 

Quid de l’avenir ? La plateforme Melloddy est aujourd’hui en stand-by… pour mieux revenir, avec des acteurs différents. Et de nouveaux objets d’étude. La technologie permettra de fait de travailler sur d’autres cas d’usage tels que les anticorps ou les données patients.