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Accélérer et améliorer le développement de vaccins grâce à l’IA

Par Lionnel Chanel, Industry leader LifeSciences pour la France

Publication: 7 juin

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Malgré les progrès réalisés par la médecine ces dernières décennies, il reste encore tant à découvrir sur le corps humain...
 

L’industrie des sciences de la vie ne cesse de repousser les frontières de notre compréhension collective, et parmi ses missions, la lutte contre les maladies infectieuses représente un levier significatif de l’amélioration de la santé et de l’espérance de vie dans le monde.

Lorsqu’une nouvelle souche de maladie est identifiée, sa nature virale combinée à l’interconnexion des sociétés modernes peut rapidement entraîner une croissance exponentielle du nombre de cas. Les technologies de l’intelligence artificielle (IA) et analytiques avancées peuvent jouer un rôle clé dans le développement et la diffusion des traitements.

Le développement d’un vaccin, un process complexe et coûteux

Le sentiment d’urgence qui accompagne les maladies infectieuses participe à l’accéléreration des progrès dans la mise au point de vaccins. La nécessité d’une action immédiate unit et galvanise des acteurs variés des chercheurs et cliniciens aux organismes de réglementation en passant par les fabricants dans la quête d’un traitement efficace.

Même si ces groupes travaillent sans relâche et avec une orientation déterminée, le processus complet peut prendre des années, plusieurs étapes précèdant la mise sur le marché d’un traitement :

- Phase exploratoire ; étude de milliers de molécules pour établir une liste restreinte de celles potentiellement les plus efficaces, et recherche sur la réponse immunitaire

- Étape pré-clinique ; analyse en laboratoire pour identifier les antigènes pertinents afin de parvenir à un concept et à la conception du vaccin

- Développement clinique ; essai du vaccin sur des groupes tests présentant des caractéristiques variables

- Examen et approbation réglementaires ; contrôle sécurité du vaccin et du respect de la réglementation sanitaire

- Fabrication et contrôle de la qualité ; développement de médicaments en vue d’une mise sur le marché

Chacune de ces étapes est essentielle pour garantir que le vaccin produit soit efficace et sûr, que les éventuels effets secondaires soient bien compris et qu’il peut être produit à l’échelle de façon constante.

Comment l’IA peut-elle aider ?

La complexité, la réglementation et le coût de chacune de ces étapes peuvent ralentir le processus de conception d’un médicament. Mais l’IA, l’automatisation de l’analyse des données et les technologies de visualisation éliminent certaines contraintes et optimisent le processus en rationalisant des opérations.

L’IA peut traiter de vastes bibliothèques de données numériques - comme l’analyse des propriétés de milliers de composés pharmaceutiques - avec une précision nettement supérieure à celle offerte par le traitement manuel afin d’arriver à des candidats vaccins potentiels. L’IA peut également être utilisée pour réaliser des tests de correspondance génétique et de réponse immunitaire et le séquençage de l’ADN à partir de données complexes.

Lors des tests en conditions réelles, les patients réagiront différemment aux traitements en fonction de leur âge et de leurs antécédents médicaux par exemple. Les tests doivent donc être suffisamment complets pour couvrir les cas marginaux. En s’appuyant sur des algorithmes de Deep Learning, les chercheurs effectuent ces tests à une échelle jusqu’alors inimaginable, avant même d’administrer le vaccin candidat pour tester les patients. Ces algorithmes offrent des gains de rapidité et de coûts significatifs et un taux d’erreur plus faible dans l’identification et échantillonnage des anticorps.

Enfin, une fois le vaccin prêt à être commercialisé, les fabricants peuvent exploiter des données granulaires en combinant l’IA et les technologies IoT, pour améliorer l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement. Cela permet d’éviter les déséquilibres entre l’offre et la demande dans leurs processus de production et de minimiser le risque d’altération des produits dans la distribution.

Des traitements plus rapides

Une épidémie virale engendre des défis imprévus pour les organisations impliquées dans la gestion de la santé publique, des décideurs politiques et des autorités sanitaires aux cliniciens et aux fabricants. Ces derniers sont alors soumis à une pression accrue pour fournir des traitements à grande vitesse. Les technologies telles que celles du Deep Learning et de visualisation avancée permettent aux chercheurs de s’appuyer sur l’ensemble des recherches et données existantes pour relever les défis liés à la découverte de traitements des nouveaux virus, de leur production à leur distribution.

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