Points de vue
IA et découverte de médicaments
Au cours des 50 dernières années, la découverte de médicaments s'est axée principalement sur le criblage à haut débit des cibles associées à des pathologies connues. Le processus de découverte de médicaments est ainsi long, coûteux et largement infructueux.
Selon un rapport de recherche, le temps moyen estimé entre la découverte et le lancement d’une molécule est de dix à douze ans.1 Selon une autre étude, le coût moyen du processus de recherche et de développement s'élève aujourd’hui à 2,168 milliards de dollars par médicament, soit presque le double de la somme de 1,188 milliards de dollars calculée en 2010. Dans le même temps, le pic de ventes moyen prévu pour les actifs dans la pipeline des médicaments a diminué de moitié, passant de 816 millions de dollars en 2010 à 407 millions de dollars en 2018. Par conséquent, le retour sur investissement prévu du capital investi dans le développement de médicaments n'a cessé de diminuer, passant de 10,1 % en 2010 à 1,9 % en 2018.2 Il est impératif de trouver des moyens de réduire le coût de mise sur le marché de nouveaux médicaments, et ce pour l'ensemble du secteur.
L'un des facteurs pouvant favoriser le débit dans le processus de découverte est la connaissance précise de la structure tridimensionnelle des composés, des cibles et de leur affinité de liaison (spécificité), laquelle détermine en fin de compte l'efficacité du médicament, ainsi que son administration efficace. Recourir à l'IA pour améliorer la fiabilité, la prévisibilité et la rapidité de découverte de médicaments : telle est la priorité du marché de la découverte de médicaments.
L'IA peut aider de différentes manières, notamment par :
- L’amélioration de l'agilité du processus de recherche
- L’amélioration de la fiabilité des prédictions quant à l'efficacité et l'innocuité des médicaments
- L’amélioration des opportunités de diversification des pipelines de médicament
La première publication de notre série consacrée à l'IA dans le secteur biopharmaceutique se focalise sur la « Découverte intelligente de médicaments » et illustre l'impact de l'IA dans un examen détaillé de huit études de cas. Ces études de cas issus du monde entier mettent en lumière l'environnement en constante évolution des entreprises biopharmaceutiques engagées dans la mise au point de médicaments, les interventions gouvernementales et privées visant à favoriser les découvertes réalisées par le biais de l’IA, ainsi que l'importance croissante des marchés émergents en matière de découverte de médicaments. Les réglementations et les lois évoluent en permanence pour répondre à l’utilisation des nouvelles technologies au sein de différents secteurs, et les entreprises biopharmaceutiques doivent développer leur expertise juridique et déontologique en matière de découvertes de médicaments réalisées grâce à l’IA. Une chose est sûre : à l’avenir, la découverte de médicaments sera très différente de celle du passé !
1. Helen Dowden and Jamie Munro, Trends in clinical success rates and therapeutic focus, Springer Nature Limited, 8 May 2019, https://www.nature.com/articles/d41573-019-00074-z, accessed 23 September 2019.
2. Measuring the return from pharmaceutical innovation 2018, Deloitte
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