Iktos : l’IA au service de la découverte de médicaments
Quentin Perron, cofondateur et Directeur Scientifique d’Iktos, dévoile l’importance de l’IA dans le domaine de la recherche pharmaceutique. En effet, il partage les avancées de la plateforme Makya développée par Iktos et son impact sur la R&D pharmaceutique. Découvrez comment cette entreprise innovante réduit la durée de recherche des médicaments et augmente également les chances de succès des candidats médicaments !
L’IA est aujourd’hui de plus en plus utilisée dans tous les domaines. Comment la plateforme Makya d’Iktos est-elle utilisée pour accélérer la recherche de médicaments grâce à l’IA ?
Quentin Perron : La recherche de nouvelles molécules est un métier mélangeant art et science. C’est un processus itératif qui consiste à imaginer une nouvelle molécule (Design), ensuite trouver une façon de faire cette molécule pour la synthétiser au laboratoire (Make) et enfin tester cette molécule in vitro/vivo (Test) afin d’évaluer ses propriétés telles que l’activité biologique, la sélectivité, la solubilité, la toxicité, la stabilité… (plus d’une quinzaine de critères !) au regard du cahier des charges du chercheur. Ce cycle de Design, Make, Test (DMT cycle en anglais) peut se répéter de nombreuses fois jusqu’à obtention du composé « idéal » recherché.
La recherche de nouvelles molécules est un métier mélangeant art et science.
L’enjeu est de pouvoir effectuer cette recherche le plus rapidement possible, donc avec un minimum de cycles et de molécules. La synthèse et les tests des molécules prennent du temps et coûtent beaucoup d’argent : quelques semaines et milliers d’euros par molécule, sachant qu’en moyenne il faut trois ans, et il faut synthétiser et tester environ 1500 molécules, pour obtenir un candidat médicament. Chez Iktos, nous avons développé des technologies d’IA uniques et très performantes afin de réduire le nombre de cycles DMT et le nombre de molécules nécessaires pour trouver un candidat médicament.
L’enjeu est de pouvoir effectuer cette recherche le plus rapidement possible, donc avec un minimum de cycles et de molécules.
Pour accompagner les chercheurs lors de la phase Design nous avons conçu Makya qui est un logiciel SaaS de Generative AI. Configuré par un chimiste, Makya imagine, conçoit automatiquement des molécules optimales, prédites pour avoir les qualités requises sur le projet en question. Ces prédictions sont basées soit sur les données du projet, soit sur des données de la littérature.
Afin de s’assurer de la faisabilité des molécules proposées par Makya, nous avons développé Spaya, qui est une IA ayant pour objectif d’imaginer, proposer des voies de synthèse, sorte de « recettes » pour fabriquer la molécule. Spaya est capable d’indiquer les étapes de synthèse successives à suivre, la chimie associée, les conditions expérimentales mais aussi les composés de départ, les « ingrédients ». Makya et Spaya travaillent ainsi de concert, à la manière d’un chimiste, afin de proposer de nouvelles molécules optimales en quelques heures de calcul.
En quoi l’utilisation de l’IA améliore-t-elle la probabilité de succès des candidats médicaments au stade clinique ?
Quentin Perron : Le composé « idéal » est extrêmement difficile à trouver avec les méthodes conventionnelles, car cette optimisation multiparamétrique est très complexe. Le budget d’un projet de recherche n’étant pas illimité, il faut donc conclure au bout d’un certain temps (environ 2 à 3 ans) sur la suite à donner au projet. Soit la molécule recherchée n’a pas été trouvée, et le projet est stoppé, soit un compromis acceptable sur l’ensemble des paramètres a finalement été trouvé, et le projet pourra poursuivre son développement préclinique puis clinique. Le succès en clinique dépendra de la qualité de la molécule identifiée : quels objectifs sont parfaitement remplis, lesquels ne le sont que partiellement.
Or, nous avons démontré sur de nombreux projets que l’IA permet non seulement d’accélérer la convergence et de trouver plus rapidement une molécule optimale, mais aussi d’obtenir des molécules aux profils de bien meilleure qualité qu’avec les méthodes classiques. Ainsi notre IA permet de trouver des solutions optimales d’excellente qualité dans un temps très réduit, ce qui nous permet de réduire d’environ 30% le temps de recherche d’un candidat préclinique mais aussi d’augmenter ses chances de succès en clinique.
Notre IA permet de trouver des solutions optimales d’excellente qualité dans un temps très réduit.
Quels sont les prochains objectifs de R&D d’Iktos en ce qui concerne le développement de nouvelles technologies basées sur l’IA ?
Quentin Perron : Comme vous l’avez compris, nos IA (Makya et Spaya) permettent d’accélérer le Design (la conception) des molécules. Cependant, un des goulots d’étranglement du cycle de DMT est le Make (la synthèse). En effet, chaque molécule imaginée doit être synthétisée dans un laboratoire conventionnel de chimie organique et cela nécessite généralement 1 à 2 mois en fonction de la complexité des molécules à fabriquer. Cette étape longue et laborieuse limite les progrès que l’IA peut apporter.
Pour traiter cette problématique, nous avons donc décidé de développer une plateforme robotisée, qui permettra de rendre plus rapide et plus efficace cette étape de chimie fastidieuse, lente et non optimale. En travaillant ensemble, Makya et Spaya ont la capacité d’imaginer des molécules faisables par notre robot. En effet, nous intégrons à nos IA toutes les contraintes de la plateforme robotisée, telles que les ingrédients de départ, les procédures expérimentales, le nombre d’étapes de synthèse, la chimie… afin que chaque nouvelle molécule puisse être réalisée par notre robot.
Une fois la molécule imaginée par Makya, Spaya va envoyer au robot toutes les informations nécessaires pour exécuter la chimie. Cela permettra de synthétiser les molécules en 2 semaines, au lieu de mois, et d’en synthétiser un grand nombre en parallèle. Notre robot, dans notre laboratoire situé au sud de Paris, est opéré par 3 chimistes, et nous espérons une mise en production à la fin du premier trimestre 2024 avec pour objectif de réaliser une centaine de réactions par jour, là où un chimiste n’en lance en moyenne que 2 ou 3.
À mesure que l’IA devient plus autonome et capable de prises de décision complexes, comment Iktos envisage-t-il à l’avenir de maintenir un équilibre entre éthique et innovation technologique ?
Quentin Perron : Nos IA sont avant tout des outils au service des scientifiques. La biologie est extrêmement complexe et les données rares, nous avons donc à ce jour toujours besoin de la compréhension d’un biologiste associée à celle d’un chimiste pour trouver de nouveaux médicaments. L’IA est un outil puissant au service du chercheur, mais l’humain reste au cœur du processus de décision. De ce fait, les problèmes éthiques que soulève l’IA dans d’autres domaines tels que la conduite autonome, les drones militaires, ou encore le diagnostic et le choix de traitement par IA sont beaucoup moins prégnants dans notre domaine.
Nos IA sont avant tout des outils au service des scientifiques.
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