Transformer la découverte de médicaments grâce au machine learning et à l'IA

BIOVIA Generative Therapeutics Design (GTD) est une solution agile, sur le cloud, qui améliore l'optimisation des têtes de série (leads). GTD associe la science des données de pointe, le machine learning (ML), la chimio-informatique et la modélisation basée sur les structures pour explorer l'espace chimique et automatiser la création virtuelle, les tests et la sélection de nouveaux composés. Elle permet d'identifier plus rapidement les candidats médicaments à petites molécules prometteurs.

Avantages de Generative Therapeutics Design

L'utilisation de l'IA et du machine learning dans la génération et l'optimisation des têtes de série présente de nombreux avantages.

Coup de pouce à l'idéation de composés

L'IA permet aux chercheurs d'explorer un vaste espace chimique et d'étudier rapidement un ensemble varié de nouveaux composés. Les scientifiques peuvent ensuite identifier les candidats médicaments les plus prometteurs pour les tests et ainsi consacrer moins de temps à la réalisation d'expériences physiques.

Propriété intellectuelle prise en compte

Les modèles d'IA et de machine learning peuvent intégrer des paramètres de propriété intellectuelle existants dans le processus de conception de médicaments afin de garantir que les nouveaux composés ne portent pas atteinte à des brevets déposés. Cette prise en compte permet d'éviter des problèmes juridiques et de rationaliser la mise sur le marché.

Solution agile, sécurisée et rentable

Le déploiement de l'IA dans un environnement cloud sécurisé offre une solution agile, caractérisée par un faible coût total de possession. Cette approche garantit non seulement la sécurité des données, mais elle offre également évolutivité et flexibilité, faisant de GTD une option intéressante pour la découverte de médicaments.

Économies importantes

En optimisant le processus de découverte de médicaments et en augmentant le taux de réussite des candidats, l'IA permet aux entreprises d'économiser des millions de dollars en recherche et de réduire leurs délais de mise sur le marché de nouveaux traitements, leur conférant ainsi un avantage concurrentiel indéniable. 

Phase d'optimisation des têtes de série raccourcie

Grâce à l'utilisation de modèles pilotés par l'IA, les équipes de découverte de médicaments peuvent considérablement écourter la phase d'optimisation des têtes de série et identifier les meilleurs candidats plus rapidement. Cette accélération impacte le calendrier global de développement des médicaments, réduisant les délais de mise sur le marché de traitements potentiels.

Hausse du taux de réussite dans les études précliniques et cliniques

Les équipes de découverte peuvent adapter la conception des composés têtes de série à des profils de produits cibles (TPP) complexes grâce à l'IA et au machine learning. Elles augmentent ainsi leur probabilité de réussite dans les essais cliniques. En pronostiquant les effets des candidats médicaments sur le patient et en résolvant des problèmes potentiels pendant la phase de conception, l'IA permet de réduire le risque d'échecs coûteux lors des phases de développement ultérieures.

Dynamiser la découverte de médicaments grâce à l'IA

Associer des modèles virtuels à des données réelles

BIOVIA Generative Therapeutics Design associe l'optimisation virtuelle et l'optimisation réelle (V+R) des têtes de série pour soutenir le cycle d'apprentissage actif en matière d'innovation :

  • Les cycles virtuels permettent d'explorer l'espace chimique en entraînant l'IA à partir d'expériences réelles. Le système analyse et optimise virtuellement les composés candidats à l'aide d'une combinaison de modèles de machine learning (ML) et de méthodes de modélisation et de simulation basées sur les structures. Les algorithmes d'optimisation multi-paramètres permettent de trouver un équilibre entre des objectifs contradictoires, notamment en termes de pharmacocinétique, de pharmacodynamique, d'ADME (absorption, distribution, métabolisme, excrétion), de biodisponibilité, de métabolisme des médicaments et plus encore.
  • Les cycles réels mettent à profit les données expérimentales collectées à partir de la synthèse et des tests des composés virtuels les plus prometteurs du laboratoire. Ces données sont ensuite utilisées pour améliorer les modèles prédictifs et affiner l'exploration de l'espace chimique.
  • Ces cycles d'apprentissage actif V+R se poursuivent jusqu'à l'identification des composés présentant le profil de produit cible (TPP) souhaité. 

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