La santé fait sa révolution avec l’intelligence artificielle
Que faudrait-il pour vous convaincre de renoncer à une bonne place pour rejoindre une start-up? Michael Nally, PDG de Generate:Biomedicines, a sauté le pas suite à une rencontre avec une lauréate du prix Nobel.
Dans son cas, il s’agissait de Frances Arnold, prix Nobel de chimie 2018 pour avoir mené la première évolution dirigée d’enzymes, créant des catalyseurs plus orientés et ciblés pour les réactions chimiques.
«Mike, la nature n’a prélevé qu’une goutte d’eau dans tous les océans de protéines potentielles de la Terre», a déclaré Frances Arnold à Michael Nally. «Et nous disposons désormais d’une technologie capable d’analyser ces océans.»
À l’époque, cette technologie était plus communément connue sous le nom d’apprentissage automatique, mais elle a maintenant évolué vers ce qu’on appelle l’intelligence artificielle générative (IA générative). Arnold était convaincue que cette immense puissance de calcul pouvait être appliquée au processus consistant à associer des séquences d’ADN aux fonctions de protéines. Les protéines sont les maillons moléculaires de la vie, mais nous ne comprenons toujours pas complètement la fonction biologique de chaque chaîne qu’elles forment. La recherche dans ce domaine s’appuie traditionnellement sur des travaux exigeant beaucoup de main-d’œuvre dont l’objectif consiste à transposer les connaissances de ces relations dans de nouveaux concepts thérapeutiques.
Nally a entraperçu ce potentiel ce qui a suffi pour le convaincre en 2021 de quitter son poste de direction au sein d’une grande multinationale pharmaceutique employant 72 000 personnes pour rejoindre Generate, à l’époque une start-up de 30 collaborateurs située près de Boston.
«Beaucoup de gens pensaient que j’étais fou», se souvient-il. «Mais ce qui me gênait en ce temps-là lorsque je regardais l’ensemble de l’écosystème biopharmaceutique, c’est que le secteur était fondamentalement confronté à deux grands défis. D’une part que la productivité de la recherche reculait sans cesse depuis une quarantaine d’années. D’autre part que le prix des médicaments a conduit à un accès inégal, ce qui a en définitive nui à la réputation de l’industrie. Je pensais que pour relever ces défis, il faudrait en fin de compte révolutionner la productivité de la recherche.»
Mise au point de médicaments: de la théorie à la pratique
Nous avons maintenant atteint le stade de la pratique. L’entreprise a identifié un anticorps monoclonal (une protéine fabriquée en laboratoire capable de cibler des bactéries ou des virus spécifiques) qui fait déjà l’objet d’un essai de phase I pour une protéine spike dans le SARS-CoV-2. Nous avons également réussi à dispenser à un premier patient dans une autre étude un autre anticorps monoclonal pour le traitement de l’asthme léger à modéré.
«Cette technologie va changer les processus de mise au point des médicaments», affirme Nally. «Elle bouleversera la santé humaine dans plusieurs familles de pathologies différentes. Ce qui me fascine le plus, c’est de voir l’impact, de la théorie à la pratique. Nous venons de recevoir nos premiers résultats de phase I, et ils sont extraordinaires. Cette technologie va nous apporter de nombreuses réponses à certaines des pires pathologies auxquelles l’humanité est confrontée.»
Mais l’entreprise a encore beaucoup plus à offrir. Par exemple, sa plateforme d’IA est en mesure de générer des molécules entièrement grâce à la puissance de calcul sans utiliser de modèle afin d’atteindre avec une grande précision des cibles historiquement difficiles ou impossibles à traiter avec des médicaments. On entend par cible les structures biologiques de l’organisme avec lesquelles un médicament interagit pour produire un effet. Ce processus de production et de validation d’anticorps «de novo» a désormais été éprouvé sur neuf cibles distinctes.
Navigateurs Chroma
Un aspect fascinant de la recherche chez Generate est que l’année dernière, l’entreprise a publié dans le magazine Nature des informations détaillées sur son modèle d’IA générative Chroma. Elle a également rendu public en open source le code sur lequel repose Chroma. Nally admet qu’il s’agissait d’une décision allant à contre-courant des pratiques des entreprises des sciences de la vie, domaine friand de dépôts de brevet.
«L’un des grands défis auxquels nous étions confrontés était de devenir le choix de prédilection des talents qui veulent travailler pour une licorne», explique-t-il. «Nous avons pensé que la meilleure façon de le faire était de montrer comment nous adoptions ces techniques de pointe.» Après avoir publié le code de Chroma, raconte Nally, Generate avait proposé cinq stages d’apprentissage automatique disponibles l’été suivant.
«Nous avons reçu 2 000 candidatures pour ces postes. Les gens pouvaient facilement constater que les compétences et les personnes que nous attirions faisaient partie des meilleures au monde.»
«Ce sont les profils dont ils voulaient s’entourer pour apprendre et s’épanouir. Face aux entreprises technologiques à forte capitalisation, nous ne sommes pas en mesure d’attirer de talents si nous nous engageons dans une course à la plus haute rémunération. Par contre, ce que nous pouvons faire, c’est donner aux gens un sens particulier à leur travail. Le fait que leur travail n’entraîne pas de trafic supplémentaire sur un site Web, mais qu’il participe à la manière dont nous résolvons et guérissons le cancer pousse un certain type de scientifique vers une entreprise comme Generate.»
Attirer, accueillir et former cette nouvelle génération de scientifiques pourrait propulser la recherche vers de nouveaux sommets. «Lorsque j’ai rejoint Generate, on ne comptait dans le monde entier que 90 personnes compétentes à l’intersection de l’ingénierie des protéines et de l’apprentissage automatique», remarque Nally. «Par le passé, nous avons formé des personnes en les enfermant dans des domaines hermétiques.. Nous n’avons jamais brisé ces murs pour nous dire: «Mais c’est là où se rencontrent ces disciplines que la magie opère.»
Cette combinaison prospective de l’intelligence humaine et de l’intelligence artificielle est convaincante, compte tenu de l’échelle rendue possible par cette dernière.
Nally observe qu’au lancement de Generate, l’expérience la plus complète possible impliquait environ 100 points de données sur une cible spécifique. «Désormais, nous travaillons régulièrement des ensembles de données d’un million de variantes définies sur une cible spécifique, et nous pouvons les obtenir en environ un quart du temps qu’il nous faudrait normalement», déclare-t-il.
Malgré toute cette ferveur, il est évidemment trop tôt même pour penser que ce phénomène parviendra à guérir toutes les maladies.
«Chaque fois que j’entends des gens dire: 'Nous allons résoudre les questions de biologie purement par la puissance de calcul', cela me fait doucement rigoler», explique Nally. «Nous n’avons tout simplement pas les données pour obtenir les réponses dont nous avons vraiment besoin.» Mais, au vu de la rapidité des progrès accomplis jusqu’à présent, nous pouvons nous permettre de rêver un peu à un avenir meilleur.
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