Comment l'IA aide les scientifiques à créer les médicaments de nouvelle génération

AstraZeneca intègre activement l'IA dans le développement de médicaments biologiques, en suivant le cycle « créer-mesurer-apprendre ». Les modèles d'IA calculent des molécules prometteuses, permettant aux scientifiques de se concentrer sur les candidats les plus probables. Cela réduit le temps des itérations et permet de travailler sur des cibles considérées auparavant comme incurables. À l'avenir, l'IA aidera à créer des médicaments multispécifiques agissant simultanément sur plusieurs cibles. L'entreprise construit un « laboratoire du futur » à Kendall Square (Cambridge, Massachusetts), où l'IA et la robotique forment un système continu en boucle fermée de découvertes : l'IA fait des prédictions, les robots réalisent des expériences, et les outils génèrent des données qui sont immédiatement réinjectées dans les modèles. AstraZeneca investit également dans des technologies de criblage pour obtenir des ensembles de données supplémentaires et vise la conception de novo — des médicaments biologiques entièrement générés par l'IA. Pour cela, des données standardisées, des benchmarks fiables et des équipes comprenant l'intersection de l'apprentissage automatique et de la biologie sont nécessaires. Une attention particulière est accordée à la prédiction de la sécurité à l'aide d'essais cliniques virtuels — des systèmes cellulaires avancés et des micro-organes qui génèrent des signaux sans les goulots d'étranglement traditionnels des tests. Selon Pooja Sapra, vice-présidente principale et responsable de la R&D en ingénierie biologique chez AstraZeneca, des systèmes automatisés à haut débit pourront créer et évaluer des milliers d'interactions moléculaires chaque semaine. Les scientifiques restent au cœur du processus, assurant le contrôle, l'explicabilité et l'éthique de l'IA.