{"id":5444,"date":"2026-09-28T13:42:05","date_gmt":"2026-09-28T17:42:05","guid":{"rendered":"https:\/\/conscience.ca\/?p=5444"},"modified":"2026-09-28T13:42:05","modified_gmt":"2026-09-28T17:42:05","slug":"au-dela-du-battage-mediatique-autour-de-la-decouverte-de-medicaments-assistee-par-lia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/conscience.ca\/fr\/news\/au-dela-du-battage-mediatique-autour-de-la-decouverte-de-medicaments-assistee-par-lia\/","title":{"rendered":"Au-del\u00e0 du battage m\u00e9diatique autour de la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments assist\u00e9e par l’IA"},"content":{"rendered":"\n

Les titres affirmant que \u00ab l\u2019IA r\u00e9volutionne la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments<\/a> \u00bb se multiplient \u00e0 une \u00e9poque o\u00f9 l\u2019IA fait l\u2019objet d\u2019un engouement sans pr\u00e9c\u00e9dent. Insilico Medicine, l\u2019une des entreprises de biotechnologie \u00e0 la pointe de la recherche pharmaceutique assist\u00e9e par l\u2019IA, a annonc\u00e9 avoir d\u00e9couvert une nouvelle mol\u00e9cule m\u00e9dicamenteuse gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA<\/a> en moins de 18 mois, pour un co\u00fbt repr\u00e9sentant 10 % de celui d\u2019un programme conventionnel. Les laboratoires pharmaceutiques et les chercheurs promettent une r\u00e9volution dans la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA, mais dans quelle mesure cette promesse s\u2019est-elle r\u00e9ellement concr\u00e9tis\u00e9e ?<\/p>\n\n\n\n

Ce n\u2019est pas que ces affirmations soient totalement infond\u00e9es. La puissance de l\u2019IA dans la compr\u00e9hension de la biologie a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9e en 2020 avec la sortie d\u2019AlphaFold<\/a>, un syst\u00e8me d\u2019IA capable de pr\u00e9dire la structure des prot\u00e9ines. L’utilisation de ce logiciel est devenue la norme dans de nombreux domaines de la recherche biom\u00e9dicale, allant des m\u00e9canismes du cancer \u00e0 la dynamique des prot\u00e9ines. Andrea Pauli, biochimiste \u00e0 l’Institut de recherche en pathologie mol\u00e9culaire de Vienne, explique que son laboratoire utilise AlphaFold pour pratiquement tous ses projets. En 2018, son \u00e9quipe de recherche ne comprenait pas comment une prot\u00e9ine du poisson-z\u00e8bre reconnaissait les spermatozo\u00efdes. Tout a chang\u00e9 lorsqu\u2019ils ont utilis\u00e9 AlphaFold pour pr\u00e9dire la structure d\u2019une prot\u00e9ine<\/a>, ce qui a permis de combler les lacunes. Le succ\u00e8s de cette plateforme \u00e9tait tr\u00e8s prometteur pour l\u2019avenir de la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments bas\u00e9e sur l\u2019IA.<\/p>\n\n\n\n

De nouvelles mol\u00e9cules m\u00e9dicamenteuses, des co\u00fbts r\u00e9duits et des essais cliniques plus rapides ne sont que quelques-uns des avantages qui nous sont pr\u00e9sent\u00e9s \u00e0 l\u2019heure o\u00f9 les plateformes d\u2019IA ne cessent de se perfectionner. Conscience<\/a> s\u2019attache \u00e0 promouvoir l\u2019IA pour faire progresser la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments tout en encourageant des discussions franches sur l\u2019\u00e9tat actuel du domaine. Pour \u00e9valuer dans quelle mesure l\u2019IA a acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments, nous devons d\u2019abord comprendre ses applications potentielles tout au long du processus de d\u00e9couverte.<\/p>\n\n\n\n

Un outil polyvalent<\/h3>\n\n\n\n

La d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments pilot\u00e9e par l\u2019IA peut recouvrir de nombreuses r\u00e9alit\u00e9s diff\u00e9rentes en raison de la complexit\u00e9 du processus de d\u00e9couverte. Les nouvelles versions d\u2019AlphaFold, comme AlphaFold 3 (lanc\u00e9 en 2024), peuvent pr\u00e9dire en quelques secondes comment une mol\u00e9cule de type m\u00e9dicamenteux interagit avec une prot\u00e9ine<\/a> \u2013 une t\u00e2che qui n\u00e9cessiterait autrement des ann\u00e9es de travail en laboratoire pour \u00eatre d\u00e9couverte exp\u00e9rimentalement. D\u2019autres mod\u00e8les d\u2019IA vont encore plus loin, en aidant \u00e0 concevoir des candidats-m\u00e9dicaments enti\u00e8rement nouveaux en testant un large \u00e9ventail de structures mol\u00e9culaires<\/a> avec une efficacit\u00e9 accrue, ou en combinant des fragments mol\u00e9culaires de mani\u00e8re innovante. Par exemple, on sait peut-\u00eatre que la mol\u00e9cule A et la mol\u00e9cule B peuvent toutes deux se lier \u00e0 une prot\u00e9ine. Un mod\u00e8le d\u2019IA peut alors concevoir une mol\u00e9cule hybride des deux, la mol\u00e9cule A-B, qui peut toujours se lier \u00e0 la prot\u00e9ine mais qui provoquerait des effets biologiques en aval diff\u00e9rents. Cette nouvelle mol\u00e9cule peut ensuite \u00eatre test\u00e9e et potentiellement d\u00e9velopp\u00e9e en tant que nouveau candidat-m\u00e9dicament.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019optimisation des mol\u00e9cules m\u00e9dicamenteuses pour une cible sp\u00e9cifique est une autre fa\u00e7on dont l\u2019IA peut contribuer \u00e0 la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments. Une IA bien entra\u00een\u00e9e peut indiquer aux scientifiques dans quelle mesure une modification subtile de la structure d\u2019une mol\u00e9cule entra\u00eenerait des changements en termes d\u2019absorption ou de toxicit\u00e9<\/a> lorsqu\u2019elle est utilis\u00e9e en biologie. Elle peut \u00e9galement rechercher des cibles biologiques sp\u00e9cifiques, telles que des prot\u00e9ines ou des r\u00e9cepteurs, susceptibles d\u2019\u00eatre \u00e0 l\u2019origine d\u2019une maladie. En gardant ces cibles \u00e0 l\u2019esprit, les chercheurs peuvent alors concevoir des m\u00e9dicaments qui inhibent leur fonction dans l\u2019espoir de combattre la maladie.<\/p>\n\n\n\n

Au-del\u00e0 du battage m\u00e9diatique<\/h3>\n\n\n\n

Si l\u2019IA peut remplir de nombreuses fonctions dans la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments, les rapports sur son impact r\u00e9el peuvent \u00eatre trompeurs<\/a>. Derek Lowe, chimiste sp\u00e9cialis\u00e9 dans la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments et fort de plus de 35 ans d\u2019exp\u00e9rience, a publi\u00e9 un article<\/a> en 2024 critiquant un article de synth\u00e8se scientifique<\/a> pour avoir exag\u00e9r\u00e9 le caract\u00e8re novateur de certaines cibles d\u00e9couvertes par l\u2019IA. Il a soulign\u00e9 que si l\u2019on savait d\u00e9j\u00e0 que la cible biologique \u00e9tait associ\u00e9e \u00e0 la maladie, pouvait-on vraiment consid\u00e9rer qu\u2019elle avait \u00e9t\u00e9 \u00ab d\u00e9couverte par l\u2019IA \u00bb ? Les succ\u00e8s remport\u00e9s par des mod\u00e8les identifiant des candidats-m\u00e9dicaments ou des cibles sur la base de connaissances bien \u00e9tablies peuvent surestimer le pouvoir de l\u2019IA dans ce processus, car la r\u00e9identification d\u2019un \u00e9l\u00e9ment d\u00e9j\u00e0 connu constitue un test bien moins rigoureux que la d\u00e9couverte d\u2019un \u00e9l\u00e9ment v\u00e9ritablement nouveau. C\u2019est pourquoi la validation prospective \u2014 qui consiste \u00e0 tester les pr\u00e9dictions avant que les r\u00e9sultats concrets ne soient connus \u2014 rev\u00eat une importance capitale pour d\u00e9terminer si un mod\u00e8le r\u00e9v\u00e8le r\u00e9ellement quelque chose de nouveau.<\/p>\n\n\n\n

Les d\u00e9fis CACHE<\/a> de Conscience sont con\u00e7us autour de ce type de tests prospectifs. Les participants utilisent l\u2019IA pour pr\u00e9dire de nouvelles mol\u00e9cules susceptibles de se lier \u00e0 une cible sp\u00e9cifique li\u00e9e \u00e0 une maladie, et ces pr\u00e9dictions sont ensuite valid\u00e9es exp\u00e9rimentalement en laboratoire, fournissant ainsi des preuves ind\u00e9pendantes et concr\u00e8tes de leur potentiel en tant que candidats-m\u00e9dicaments.<\/p>\n\n\n\n

Ce type de tests en conditions r\u00e9elles est essentiel, car les pr\u00e9dictions ne se v\u00e9rifient pas toujours une fois qu\u2019elles quittent le laboratoire ; c\u2019est pourquoi l\u2019analyse comparative est indispensable. Comment quantifier si un \u00ab hit \u00bb pr\u00e9dit sera efficace une fois qu\u2019il aura quitt\u00e9 le laboratoire pour entrer dans un v\u00e9ritable syst\u00e8me biologique ? La biologie est extr\u00eamement complexe : les syst\u00e8mes de l\u2019organisme, comme les interactions cellulaires, peuvent influencer consid\u00e9rablement l\u2019efficacit\u00e9 d\u2019un m\u00e9dicament. Ainsi, m\u00eame si l\u2019IA peut identifier de nombreux compos\u00e9s prometteurs dans un contexte de laboratoire isol\u00e9, ces mol\u00e9cules ont souvent du mal \u00e0 \u00eatre efficaces<\/a> lorsqu\u2019elles sont plac\u00e9es dans un contexte biologique. Il subsiste un d\u00e9calage entre les donn\u00e9es chimiques sur lesquelles les mod\u00e8les d\u2019IA sont entra\u00een\u00e9s et les probl\u00e8mes biologiques qu\u2019ils sont cens\u00e9s r\u00e9soudre. C\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment pour combler ce type de lacune en mati\u00e8re de rigueur que BEACON<\/a> a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u, afin d\u2019apporter une \u00e9valuation ind\u00e9pendante et fond\u00e9e sur des preuves aux pr\u00e9dictions g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par l\u2019IA dans le domaine des sciences biom\u00e9dicales.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019une des principales raisons de ces faibles performances biologiques est le manque de donn\u00e9es contextualis\u00e9es sur le plan biologique<\/a> pour l\u2019entra\u00eenement des mod\u00e8les. L\u2019interconnexion des syst\u00e8mes biologiques implique qu\u2019un changement d\u2019une variable peut entra\u00eener un millier de perturbations ailleurs dans le syst\u00e8me. Cette forte variabilit\u00e9 inh\u00e9rente aux donn\u00e9es biologiques signifie que les points de donn\u00e9es ne sont souvent applicables qu\u2019\u00e0 des sc\u00e9narios hyper-sp\u00e9cifiques. Par exemple, alors que les patients A et B peuvent tous deux souffrir de diab\u00e8te de type I, leur \u00e2ge, leur mode de vie, leur classe sociale et une multitude de facteurs g\u00e9n\u00e9tiques peuvent tous influencer leur r\u00e9ponse \u00e0 un m\u00e9dicament. Combin\u00e9e \u00e0 la difficult\u00e9 de nommer ou d\u2019\u00e9tiqueter les donn\u00e9es de mani\u00e8re coh\u00e9rente entre chercheurs, la g\u00e9n\u00e9ration de donn\u00e9es exhaustives et fiables constitue un v\u00e9ritable d\u00e9fi.<\/p>\n\n\n\n

AlphaFold offre un point de comparaison utile pour illustrer ce qui est possible lorsque ce probl\u00e8me de donn\u00e9es est r\u00e9solu. Qu\u2019est-ce qui explique son efficacit\u00e9 ? AlphaFold a eu acc\u00e8s \u00e0 environ 170 000 structures prot\u00e9iques valid\u00e9es exp\u00e9rimentalement<\/a> issues de la Protein Data Bank. Son mod\u00e8le a pu \u00eatre entra\u00een\u00e9 sur de vastes quantit\u00e9s de donn\u00e9es fiables et n\u2019a pas non plus d\u00fb composer avec une multitude de variabilit\u00e9s biologiques. Ces conditions particuli\u00e8res ont jou\u00e9 un r\u00f4le fondamental dans le succ\u00e8s d\u2019AlphaFold, mais il s\u2019agit d\u2019un luxe dont ne disposent pas la plupart des chercheurs en d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments.<\/p>\n\n\n\n

Et maintenant ?<\/h3>\n\n\n\n

L\u2019IA a acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 certains processus du pipeline de d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments, mais il reste encore quelques \u00e9tapes avant qu\u2019un m\u00e9dicament ne soit commercialis\u00e9.<\/strong> En juillet 2026, aucun m\u00e9dicament d\u00e9couvert gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA n\u2019avait encore \u00e9t\u00e9 commercialis\u00e9<\/a> \u2014 m\u00eame si des progr\u00e8s sont en cours. Le Rentosertib<\/a> d\u2019Insilico Medicine, un traitement con\u00e7u par IA pour une maladie pulmonaire \u00e9volutive, est devenu le premier m\u00e9dicament con\u00e7u par IA \u00e0 atteindre la phase III des essais cliniques, ce qui repr\u00e9sente le stade le plus avanc\u00e9 jamais atteint par un candidat m\u00e9dicament d\u00e9couvert par l\u2019IA. Cependant, le nombre limit\u00e9 de cas de r\u00e9ussite met en \u00e9vidence une lacune de conception qui persiste : les syst\u00e8mes d\u2019IA destin\u00e9s \u00e0 la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments n\u2019ont pas \u00e9t\u00e9 con\u00e7us ni optimis\u00e9s pour la biologie, et il n\u2019y a tout simplement pas assez de donn\u00e9es pertinentes pour les entra\u00eener. Identifier ces faiblesses critiques constitue la premi\u00e8re \u00e9tape. Il faut d\u00e9sormais apporter des changements pour que les futures recherches men\u00e9es par l\u2019IA aient un r\u00e9el impact clinique.<\/p>\n\n\n\n

Les mod\u00e8les d\u2019IA destin\u00e9s \u00e0 la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments doivent \u00eatre entra\u00een\u00e9s en fonction de leur produit final<\/a> plut\u00f4t que sur la base d\u2019une statistique prometteuse \u00e0 un stade pr\u00e9coce du processus. Le contexte biologique doit \u00eatre int\u00e9gr\u00e9 aux mod\u00e8les d\u2019IA afin de d\u00e9terminer quelles mol\u00e9cules donneront de bons r\u00e9sultats aux stades ult\u00e9rieurs d\u2019un essai clinique. Cela implique d\u2019utiliser les donn\u00e9es issues d\u2019essais cliniques existants pour it\u00e9rer sur de futurs m\u00e9dicaments, d\u2019\u00e9valuer les performances d\u2019un m\u00e9dicament \u00e0 l\u2019aide de param\u00e8tres biologiquement pertinents, de valider les mod\u00e8les en fonction de leur cas d\u2019utilisation, et de g\u00e9n\u00e9rer des ensembles de donn\u00e9es d\u00e9taill\u00e9s et diversifi\u00e9s qui refl\u00e8tent les relations de cause \u00e0 effet au sein des syst\u00e8mes biologiques.<\/p>\n\n\n\n

Les d\u00e9fis auxquels nous sommes confront\u00e9s en mati\u00e8re de d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments pilot\u00e9e par l\u2019IA soulignent \u00e0 quel point il reste une marge d\u2019am\u00e9lioration consid\u00e9rable. Pour exploiter pleinement ce potentiel, un changement culturel significatif s\u2019imposera, vers une approche de conception des outils d\u2019IA fond\u00e9e sur la biologie \u2014 une approche reposant sur des tests rigoureux et ind\u00e9pendants, comme le d\u00e9montrent d\u00e9j\u00e0 des programmes tels que CACHE et BEACON. Le partage ouvert des connaissances et la collaboration interdisciplinaire seront essentiels pour r\u00e9aliser des avanc\u00e9es significatives dans les ann\u00e9es \u00e0 venir.<\/p>\n\n\n\n

C\u2019est ce type de travail que Conscience a pour mission de soutenir, dans le but de mettre \u00e0 la disposition des patients qui en ont besoin de nouveaux traitements (y compris ceux d\u00e9couverts \u00e0 l\u2019aide de l\u2019IA).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Les titres affirmant que \u00ab l\u2019IA r\u00e9volutionne la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments \u00bb se multiplient \u00e0 une \u00e9poque o\u00f9 l\u2019IA fait l\u2019objet d\u2019un engouement sans pr\u00e9c\u00e9dent. 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