Pfizer utilise IBM Watson, un système qui utilise l'apprentissage automatique pour accroître la recherche de médicaments oncologiques. (Photo: 123RF)

BLOGUE INVITÉ. De toutes les révolutions technologiques, aucune ne se fait aussi ardemment attendre que celle de la santé! Ne serait-il pas si simple d’avoir accès au «remède miracle», qui serait en mesure de soigner tous nos bobos? La science-fiction sur le sujet est d’ailleurs très vaste et nous promet depuis longtemps des mécanismes et des remèdes qui soigneront rapidement n’importe quelle maladie, allant même jusqu’à faire repousser un bras ou une jambe que vous auriez perdus dans un accident…

De façon plus réaliste, rappelons qu’aujourd’hui encore, le cancer demeure la principale cause de décès au Canada, avec près de deux personnes sur cinq qui recevront un diagnostic de la maladie au cours de leur vie, et une sur quatre qui en mourront. C’est pourquoi la recherche dans ce domaine est considérable et demande beaucoup de financement afin d’éventuellement trouver un «remède miracle», mais également pour bonifier les traitements déjà disponibles et offrir aux patients les meilleurs soins possibles.

Or, le développement d’un médicament est un travail laborieux, mais surtout onéreux: on estimerait son coût à 2,6 milliards de dollars américains. De plus, les traitements doivent être recherchés, testés, approuvés et dûment réglementés avant de se retrouver dans nos pharmacies et nos hôpitaux, un processus qui peut prendre plusieurs années.

Le biomédical est une industrie titanesque, quoique souvent incomprise, alimentée de toute part et toujours à l’affût des plus récentes avancées technologiques pour continuer dans sa progression. Il n’est donc pas étonnant de constater que l’intelligence artificielle s’est taillé une place de choix dans le domaine pharmaceutique au cours des dernières années.

Car au niveau de la recherche et du développement, l’intelligence artificielle est une véritable mine d’or. En effet, les algorithmes d’IA ont le potentiel d’accroître la découverte de nouveaux médicaments grâce aux données centralisées, une meilleure compréhension des molécules, un taux de réussite plus élevé et des processus plus rapides et beaucoup moins coûteux.

De nouvelles plateformes de développement de médicaments, rendues possibles par le biais de l’intelligence artificielle, aident les entreprises à utiliser de vastes ensembles de données sur les patients pour mieux cibler les maladies et, par conséquent, les traitements à prioriser. Les progrès technologiques des dernières années ont facilité le stockage du volume important d’informations médicales numériques sur les patients. Les plateformes d'IA peuvent ainsi exploiter ces banques de données exhaustives afin de développer des médicaments plus rapidement et avec plus de chances de succès.

Déjà, les géants pharmaceutiques surfent sur cette vague de grandes possibilités. Par exemple, Pfizer utilise IBM Watson, un système qui utilise l'apprentissage automatique pour accroître la recherche de médicaments oncologiques. De son côté, Sanofi a recours à une plateforme d'intelligence artificielle pour rechercher des thérapies contre les maladies métaboliques, et Genentech utilise des algorithmes pour étudier des traitements contre le cancer.

L’IA peut également contribuer à la réorientation des nouveaux médicaments. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont capables d'identifier les molécules ayant échoué dans certains essais cliniques et de prédire comment ces mêmes composés pourraient être utilisés pour cibler d'autres maladies.

Selon certaines études, ces améliorations technologiques pourraient conduire à 50 nouvelles thérapies supplémentaires sur une période de 10 ans, une opportunité financière de plus de 50 milliards de dollars.

Évidemment, de tels résultats pourraient être révolutionnaires non seulement pour les patients souffrant de maladies difficiles à traiter, mais aussi pour les populations à risque, pour qui les médicaments ne sont pas toujours abordables ou accessibles.

Et tout ceci ne représente qu’un angle de l’utilisation de l’IA dans le vaste monde pharmaceutique. À cela s’ajoutent d’autres très belles utilisations, comme le contrôle de la qualité intelligent, d’une importance cruciale dans la recherche pharmaceutique, qui aide à réduire les déchets et améliorer la réutilisation grâce à la maintenance prédictive ; ou encore, l'apprentissage automatique qui peut aider à prévoir et à prévenir la sur demande et la sous demande ainsi qu'à régler les problèmes de la chaîne d'approvisionnement et les défaillances dans les usines.

L’effet de l'IA sur la découverte traditionnelle de médicaments n'en est qu'à ses débuts, car transformer une industrie aussi imposante et solide que celle du biomédical prend du temps, et ce, même si les innovations pilotées par l'intelligence artificielle affichent déjà des résultats impressionnants. Malgré tout, il nous est très certainement permis de rêver à un monde plus en santé et mieux outillé face aux maladies grâce à des médicaments plus efficaces et moins coûteux. D’ici là, laissons l’IA nous rapprocher de ce futur, pas si lointain!