De gros investissements dans l'intelligence artificielle (IA) ne garantissent pas le succès dans le développement de médicaments, selon Niven R. Narain, PDG de BPGbio. Il compare le rôle de l'IA à celui d'un joueur de football vedette, comme Lionel Messi, qui peut échouer à marquer malgré un immense talent.
Narain souligne que la question clé réside dans la manière dont les entreprises utilisent l'IA et la qualité des données qu'elles saisissent. Il assimile l'IA à l'entraînement et au travail d'équipe, essentiels pour maximiser les efforts de développement de médicaments.
De nombreuses entreprises d'IA sont en compétition dans la découverte de médicaments, mais elles doivent faire avancer efficacement leurs médicaments potentiels à travers les études précliniques et les essais cliniques pour obtenir des approbations réglementaires et commercialiser des thérapies.
Parmi les entreprises d'IA notables, on trouve :
Anima Biotech : Partenaire de grandes entreprises pharmaceutiques pour développer des modulateurs d'ARNm en oncologie et en immunologie.
Atomwise : Collaborant avec des leaders de l'industrie pour identifier des cibles médicamenteuses grâce à sa technologie AtomNet.
BPGbio : Axé sur un conjugué lipide-médicament ciblant le cancer, en collaboration avec des institutions prestigieuses.
Generate Biomedicines : Explorant des thérapeutiques protéiques avec un financement significatif depuis son lancement.
Insilico Medicine : Élargissant son pipeline après des résultats positifs d'essais précoces pour la fibrose pulmonaire idiopathique.
Model Medicines : Développant un large pipeline de candidats ciblant les infections virales et le cancer.
Nimbus Therapeutics : S'associant à Eli Lilly pour développer des traitements métaboliques.
Recursion Pharmaceuticals : Vise une croissance significative de son pipeline avec des candidats en essais avancés.
Relay Therapeutics : Prévoit des essais décisifs pour un médicament contre le cancer du sein sur la base de données encourageantes.
Schrödinger : Se concentre sur la prédiction de la toxicité médicamenteuse dans les phases de découverte précoce avec le soutien de la Fondation Gates.
Ces entreprises mettent en avant le potentiel de l'IA dans le développement de médicaments, mais soulignent la nécessité de données de qualité et d'applications stratégiques des technologies IA pour des résultats significatifs.