Comment la fabrication de médicaments par l'IA change la donne
Dans le domaine de la découverte de médicaments, les entreprises sont confrontées à des délais longs et à des coûts élevés pour obtenir l'approbation des médicaments. Selon une étude de 2022 , la probabilité de réussir à commercialiser un médicament est inférieure à 10 %.
« Même de petites avancées dans l’optimisation du délai d’obtention des résultats et dans l’amélioration des chances de réussite clinique sont importantes pour lutter contre les milliers de maladies qui n’ont aujourd’hui aucun traitement ni remède connu », écrit Anthony Costa, directeur de la biologie numérique de NVIDIA , dans un article HealthTech .
L'intelligence artificielle permet de contrôler les processus de production des médicaments et peut accélérer la mise sur le marché. La découverte et la fabrication de médicaments font toutes deux partie de l'IA pharmaceutique.
« L’IA pharmaceutique fait référence à la vaste application des technologies d’IA dans l’ensemble de l’ industrie pharmaceutique , de la découverte de médicaments à la fabrication et à la commercialisation », explique Dan Sheeran, directeur général des soins de santé et des sciences de la vie chez Amazon Web Services .
Dans le secteur manufacturier, les entreprises pharmaceutiques utilisent l’IA et les algorithmes d’apprentissage automatique (ML) pour améliorer l’efficacité, la qualité et la fiabilité, explique Sheeran. Cela comprend l’utilisation de la maintenance prédictive des équipements pour éviter les temps d’arrêt imprévus, des jumeaux numériques activés par l’IA pour la surveillance et l’optimisation des processus en temps réel, et des agents IA pour orchestrer les simulations et les tâches manuelles.
« En fin de compte, l’IA dans la fabrication de médicaments peut conduire à des délais de production plus rapides, des coûts plus bas, des produits de meilleure qualité, une réduction des déchets et potentiellement accélérer la livraison de médicaments vitaux aux patients », explique Sheeran.
Grâce à l'IA, Pfizer est capable de détecter les anomalies et de suggérer des étapes en temps réel à ses opérateurs, dans le but d'augmenter le rendement des produits de 10 % et le temps de cycle de 25 %, a déclaré le président-directeur général de Pfizer, Albert Bourla, dans le rapport annuel 2023 de la société.
La société pharmaceutique a déployé sa plateforme d'IA générative en 2023. « Les processus de fabrication basés sur l'IA augmentent le rendement de 20 %, ce qui nous permet de fournir plus de médicaments aux patients plus rapidement », a déclaré Bourla dans le rapport.
Selon Lidia Fonseca, directrice du numérique et de la technologie de Pfizer, la collaboration avec AWS a permis à Pfizer d'accélérer le développement et la distribution du vaccin contre la COVID-19 et de fabriquer le vaccin en 269 jours au lieu des 8 à 10 ans habituels.
Lors du sommet AWS qui s'est tenu à Los Angeles le 22 novembre 2024, Fonseca a souligné que l'algorithme de prédiction de l'ARNm de Pfizer permettait de délivrer 20 000 doses de vaccin supplémentaires par lot. La plateforme d'IA générative interne de Pfizer, Vox, sur les services cloud AWS a permis à la société pharmaceutique d'accéder à de grands modèles linguistiques sur Amazon Bedrock et SageMaker.
« Dans le secteur manufacturier, Bedrock prend les paramètres de processus optimaux pour identifier ce que nous appelons le lot d'or et utilise l'IA générative pour détecter les anomalies et recommander des actions à nos opérateurs en temps réel », explique Fonseca.
Elle ajoute qu’en utilisant l’IA, Pfizer peut rechercher et rassembler des données et du contenu scientifique en une fraction du temps.
« Et les algorithmes génèrent et valident des cibles potentielles pour améliorer notre réussite scientifique », explique Fonseca.
Moderna a également utilisé l'IA pour accélérer le développement de son vaccin contre la COVID-19 . Selon AWS, elle a déployé les services AWS Internet of Things, AI/ML et d'analyse de données dans un environnement connecté intégrant des processus intelligents de fabrication et de chaîne d'approvisionnement biopharmaceutiques. Les algorithmes d'IA ont également permis à Moderna d'automatiser les analyses de contrôle qualité et de réduire les heures consacrées à l'examen manuel visant à améliorer les processus de production et la logistique, note AWS dans une étude de cas .
Novartis utilise le ML pour développer des processus de fabrication intelligents. Selon Sheeran, Manufacturing and Analytics Intelligence de Merck est une plateforme basée sur l'IA sur AWS conçue pour optimiser ses processus de fabrication de médicaments.
L'IA dans les sciences pharmaceutiques et de la vieEn octobre, l'École de pharmacie de l'UCSF a reçu un financement fédéral dans le cadre de l'initiative de l'Agence des projets de recherche avancée pour la santé visant à accélérer le développement de médicaments à l'aide de l'IA. Les entreprises de biotechnologie peuvent utiliser les ensembles de données et les modèles open source développés dans le cadre du projet par l'association à but non lucratif Open Molecular Software Foundation et John Chodera, chimiste informatique au Memorial Sloan Kettering Cancer Center .
L'UCSF prévoit d'utiliser l'IA pour cartographier le terrain des molécules indésirables ou agissant de manière dangereuse. En accélérant le développement des médicaments et en réduisant les coûts, les chercheurs peuvent contourner les problèmes qui surviennent plus tard dans le processus de développement. Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour prédire comment les molécules interagissent avec les anti-cibles.
« Lorsque vous concevez de nouvelles molécules, vous devez être capable de prédire leurs propriétés, comme la durée pendant laquelle elles resteront dans la circulation sanguine ou si elles seront mâchées par les enzymes métaboliques du foie. Pour l’instant, ces prévisions sont bonnes, mais pas excellentes », explique James Fraser, président du département de bio-ingénierie et de sciences thérapeutiques des écoles de médecine et de pharmacie de l’UCSF . « Nous espérons donc que les nouvelles avancées en matière d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle, lorsqu’elles seront alimentées par les bonnes données, que nous espérons générer, augmenteront considérablement la précision de ces prévisions, nous permettant de synthétiser moins de molécules pour arriver au même résultat, accélérant ainsi la découverte de médicaments et la rendant moins coûteuse. »
Dan Sheeran Directeur général des soins de santé et des sciences de la vie, Amazon Web Services
La société de création de médicaments Absci utilise les accélérateurs Instinct et le logiciel ROCm d' AMD pour alimenter les charges de travail de découverte de médicaments par IA, telles que les thérapies par anticorps de nouvelle génération d'Absci. AMD affirme que les accélérateurs GPU Instinct et le logiciel ROCm permettent un calcul haute performance dans le cadre d'un écosystème ouvert. Le 8 janvier 2025, Absci a annoncé qu'elle recevrait un investissement de 20 millions de dollars d'AMD pour faire progresser cette recherche et répondre à la demande d'applications d'IA dans la découverte de médicaments.
« Nous nous sommes concentrés sur ce que nous appelons les cibles non médicamenteuses », explique Sean McClain, fondateur et PDG d'Absci. « En étant capable de traiter une cible par un médicament, on peut modifier la voie qui affecte la maladie sous-jacente, créant ainsi un remède ou un traitement potentiel. »
Absci utilise des modèles d’IA génératifs pour concevoir des anticorps qui se lient aux cibles cancéreuses, modifient les voies et tuent le cancer, selon McClain. Il affirme que l’IA a contribué à accélérer le temps nécessaire aux médicaments pour atteindre les essais cliniques, de cinq ans et demi à 18 à 24 mois. Absci a développé un anticorps sur sa plateforme d’IA pour les maladies inflammatoires de l’intestin.
Il ajoute que les sociétés pharmaceutiques peuvent utiliser des modèles d'IA pour les aider à déposer de nouvelles demandes d'autorisation de mise sur le marché de médicaments expérimentaux auprès de la Food and Drug Administration afin d'obtenir l'autorisation de tester des médicaments sur l'homme.
« Pour l’avenir, il existe encore de nombreuses lacunes que l’IA n’a pas encore réussi à combler et que je pense qu’elle comblera avec le temps, mais je pense qu’elle fait déjà une différence considérable dans la façon dont nous concevons et créons des médicaments », déclare McClain.
Ce que les fabricants de médicaments devraient prendre en compte lorsqu’ils utilisent l’IALors du déploiement de l’IA dans la fabrication de médicaments, les entreprises doivent s’assurer qu’elles disposent de l’infrastructure de données nécessaire pour collecter, stocker et analyser les grands ensembles de données nécessaires à l’IA, conseille Sheeran. Il ajoute que les entreprises doivent avoir une stratégie claire sur la manière d’intégrer l’IA dans le flux de travail de fabrication de médicaments et de valider l’IA.
« Les entreprises doivent également privilégier la transparence et l’explicabilité dans leurs systèmes d’IA », déclare Sheeran. « Chez AWS, nous travaillons à partir des besoins de nos clients et des résultats commerciaux souhaités pour les aider à gérer ces considérations et à mettre en œuvre des solutions d’IA de manière responsable et efficace. »
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