La startup Atomwise, basée à San Francisco, a développé un système baptisé AtomNet, reposant sur l’intelligence artificielle. Ce système est capable de générer des médicaments pour guérir des maladies graves comme Ebola ou la sclérose multiple.
Après s’être essayée à l’art, l’intelligence artificielle se lance dans la médecine. La startup Atomwise, basée à San Francisco, a créé un système baptisé AtomNet, visant à générer des médicaments potentiels contre des maladies comme Ebola. La firme a invité des chercheurs en provenance de tout le pays pour leur demander quelles maladies ils tentent de guérir, afin d’essayer à son tour.
AtomNet crée des médicaments en un temps record
Les laboratoires recevront 72 médicaments différents que les réseaux de neurones artificiels ont identifiés comme ayant la plus haute probabilité d’interagir avec les maladies, en se basant sur les données moléculaires. Le système d’Atomwise génère uniquement des médicaments potentiels. Rien ne garantit que les compositions générées sont sûres pour la santé, et il est donc nécessaire d’effectuer les mêmes essais que pour n’importe quel autre médicament sur le marché. Toutefois, la vitesse à laquelle AtomNet peut générer des médicaments prêts pour les tests est un avantage de taille.
Atomwise met en avant deux projets qui démontrent le potentiel d’AtomNet : des médicaments visant à soigner Ebola et la sclérose multiple. Le médicament pour la sclérose multiple a été vendu à une entreprise pharmacologique britannique, tandis que le médicament contre Ebola sera bientôt soumis à une publication de renom.
Une technique d’apprentissage similaire à celle de la reconnaissance d’image
Le cofondateur et COO de la firme, Alexander Levy, affirme qu’AtomNet apprend les interactions entre les molécules de la même façon que l’intelligence artificielle apprend la reconnaissance d’image. La reconnaissance d’image repose sur la détection de patterns réduites au travers de milliers d’images représentant le même objet.
De la même façon, AtomNet est capable de décomposer une interaction entre un médicament et un système biologique en groupes interactifs plus petits. Après avoir étudié des dizaines de millions d’exemples historiques de molécules, le système peut effectuer des prédictions très précises, très rapidement.
La création de médicaments grâce à l’intelligence artificielle a le vent en poupe
Atomwise n’est pas la seule entreprise à travailler sur cette technique. La startup BenevolentAI développe également de nouvelles façons de découvrir des médicaments. De même, Berg travaille sur des traitements contre le cancer à l’aide d’algorithmes avancés. L’un des avantages d’Atomwise, selon Levy est que son réseau fonctionne avec des modèles 3D.
Pour générer les médicaments, le modèle commence avec un modèle 3D d’une molécule, par exemple une protéine qui favorise la croissance d’une cellule cancéreuse. Le réseau de neurones génère ensuite une série de compositions synthétiques et prédit la probabilité d’interaction entre les deux molécules. Si un médicament a de fortes chances d’interagir avec une molécule spécifique, il peut être synthétisé et testé.
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