Découvrir de nouveaux médicaments grâce aux cellules iPS et à l’IA ?



Insitro, une start-up californienne fondée il y a deux ans, vient de lever 143 millions de dollars pour découvrir de nouveaux médicaments grâce à l’alliance du monde de la biologie et de l’apprentissage automatique (machine learning). Ce qui porte « le montant total de fonds levés à 243 millions de dollars ». Avec ces fonds, la startup qui « souhaite découvrir et commercialiser ses médicaments elle-même » compte « recruter des experts en règlementation ou en développement de médicaments ».

 

Après avoir reprogrammé des cellules humaines en cellules souches pluripotentes, « les chercheurs créent des modèles de maladies génétiques et utilisent le Machine Learning pour identifier les différences entre les cellules saines et les cellules malades ». Et ils déterminent « quelle intervention permet de revenir de l’état malade à l’état sain ».

 

Bien que n’ayant pas encore découvert de nouveau médicament, Insitro a signé l’an dernier « un partenariat avec Gilead afin de travailler sur un médicament pour les maladies du foie ». Ce qui lui a permis de percevoir « 15 millions de dollars d’avance ». La société « pourrait toucher 1 milliard de dollars » en cas de succès. Cet accord lui permet d’« utiliser les données en provenance des tests cliniques de Gilead pour entraîner ses algorithmes de Machine Learning ».

 

D’autres start-ups telles que Recursion Pharma ou Verge Genomics, ou de grandes entreprises comme Novartis ou Merck explorent également la voie du machine learning pour la découverte de médicaments.


Sources: 

Le Big Data, Bastien L (27/05/2020)