Boehringer Ingelheim s'associe à IBM pour la thérapie par l'IA

Boehringer Ingelheim s'associe à IBM pour la thérapie par l'IA

Horodatage: 1 décembre 2023 1:00
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Boehringer Ingelheim est la dernière société pharmaceutique à se tourner vers l’IA dans la recherche de nouveaux traitements et thérapies.

L'entreprise allemande annoncé plus tôt cette semaine, il travaille avec IBM pour utiliser la technologie du modèle de base de Big Blue « afin de découvrir de nouveaux anticorps candidats pour le développement de thérapies efficaces ».

Le plan est d'utiliser un modèle d'IA pré-entraîné développé par IBM et d'introduire des données exclusives supplémentaires de Boehringer pour accélérer la découverte d'anticorps potentiels et améliorer la qualité des candidats prédits.

Le modèle de base biomédicale d'IBM s'appuie sur un large éventail d'ensembles de données publiques, qui incluent des données sur les interactions entre protéines et cibles médicamenteuses. Mélangez les données exclusives de Boehringer et l'espoir est que de nouvelles protéines et petites molécules dotées des propriétés souhaitées seront générées.

Boehringer n'est pas seul. La découverte et le développement d’anticorps thérapeutiques – utilisés par exemple dans le traitement de maladies comme les cancers – sont un processus qui prend du temps. Novartis, par exemple, a connecté à Microsoft appliquer la technologie de l’IA à la recherche de nouveaux médicaments. Pfizer utilise également le calcul intensif et l'IA pour fournir plus rapidement de nouveaux traitements aux patients.

Et c'est là que réside le hic.

Bien que l’IA générative puisse être amusante lorsqu’il s’agit de générer des brouillons, de lancer du codage ou de dessiner des images de personnes aux mains inquiétantes, une réflexion approfondie est nécessaire lorsque la technologie est utilisée pour développer des candidats à des thérapies. C'est une chose de trouver un nouvelle recette de whisky. C'est très différent d'utiliser la technologie lorsqu'il s'agit de la sécurité des patients.

L’industrie pharmaceutique est notoirement conservatrice et pour cause. Plusieurs organismes de réglementation dans le monde surveillent de près leur travail pour garantir que les humains ne courent aucun risque. Sans trop y insister, les réglementations régissant le développement et les tests de traitements ont été écrites avec du sang.

Cependant, la pression pour accélérer la découverte continue de croître malgré la tendance des services d’IA à souffrir d’une ou deux hallucinations. Ce n'est pas quelque chose que l'on veut nécessairement associer aux produits pharmaceutiques.

Nous avons demandé à un certain nombre d’agences de réglementation leur avis sur la manière dont l’IA pourrait être intégrée dans le pipeline de découverte d’anticorps thérapeutiques. L'Agence britannique de réglementation des médicaments et des produits de santé (MHRA) a promis une réponse mais n'a pas encore formulé de commentaire.

La Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis nous a indiqué qu'elle « avait l'intention de publier au cours de l'année prochaine des lignes directrices contenant des considérations sur l'utilisation de l'IA dans le développement de médicaments ».

L’agence a ajouté : « Les lignes directrices fourniront des recommandations de haut niveau aux sponsors qui envisagent d’utiliser l’IA dans le cadre de la production d’informations ou de données destinées à soutenir la prise de décision réglementaire concernant les médicaments. »

L’Agence européenne des médicaments (EMA) nous a indiqué que même si elle fournissait des réflexions et des orientations sur la réglementation, elle ne fournissait pas la réglementation elle-même.

Cela dit, un porte-parole a ajouté : « Concernant l'utilisation d'outils d'IA à différentes phases du cycle de vie d'un médicament, les demandeurs d'autorisation de mise sur le marché (AMM) ou les titulaires d'autorisation de mise sur le marché (MAH) qui envisagent de déployer la technologie d'IA/Machine Learning (ML) devraient considérer et gérer systématiquement les risques pertinents depuis le développement précoce jusqu’au déclassement.

"Un principe clé est qu'il est de la responsabilité du MAA ou du MAH de garantir que tous les algorithmes, modèles, ensembles de données et pipelines de traitement de données utilisés sont adaptés à leur objectif et conformes aux normes éthiques, techniques, scientifiques et réglementaires."

Le porte-parole a noté que, du point de vue d’une agence de réglementation, l’application de l’IA dans le processus de découverte de médicaments peut constituer un contexte à faible risque, car le risque de performances non optimales affecte souvent principalement le promoteur.

« Cependant, si les résultats contribuent à l’ensemble des preuves présentées pour examen réglementaire, les principes de développement non clinique doivent être suivis. Dans ce contexte, tous les modèles et ensembles de données utilisés seraient normalement examinés par le sponsor.

Quant à Boehringer Ingelheim lui-même, un porte-parole a déclaré Le registre: « Le modèle de base d'IBM utilisé de cette manière serait un outil pour la recherche scientifique et la conception de molécules basées sur des données synthétiques.

« Ce n’est que si elle s’impliquait dans la fabrication finale des médicaments que Bonnes pratiques de fabrication entrent en jeu, et seulement si l’IA commence à remplir un objectif médical définitif (selon RDM britannique 2002) serait-il nécessaire de considérer cela comme l’IA en tant que dispositif médical ? ®

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