Les innovateurs en IA canadiens

Handol Kim et son équipe chez Variational AI savaient qu'il devait exister une meilleure façon de prédire comment les médicaments interagissent avec les protéines et les cibles—avant même de mettre les pieds dans un laboratoire.

Cette conviction allait tout transformer.

Une mission qui guide chaque décision

Handol Kim est le cofondateur et chef de la direction de Variational AI, une entreprise de biotechnologie basée à Vancouver, lancée en 2019 et bâtie sur une vocation qui va bien au-delà des indicateurs commerciaux.

« Pourquoi est-ce que je me lève le matin ? Pourquoi est-ce que j'aime ce que je fais ? » demande M. Kim. « Je ne pense pas qu'il existe un autre problème sur lequel je pourrais travailler que celui de développer des médicaments pour aider les patients. Il n'y a pas de mission plus inspirante. »

Quand la COVID-19 est apparue, Variational AI a pivoté pour se concentrer sur le besoin le plus urgent : développer un petit antiviral moléculaire ciblant la protéase principale du SARS-CoV-2 afin d'aider à atténuer la souffrance qui se déployait à l'échelle mondiale.

La rapidité était essentielle—mais elle a aussi révélé quelque chose de fondamental sur la découverte de médicaments elle-même. Le goulot d'étranglement n'était pas la biologie. C'était le processus.

L'économie lacunaire de la découverte de médicaments

Les chiffres dépeignent une réalité sombre d'un système sous tension.

« Il faut environ 10 à 12 ans pour amener un médicament du début jusqu'à l'approbation », explique M. Kim. « Et vous avez un taux d'environ 10 % de probabilité de succès lorsque vous êtes déjà en essais cliniques chez l'humain. »

L'économie est difficile : les entreprises doivent « acheter un billet de loterie » valant des centaines de millions de dollars pour une chance sur dix de gagner.

Mais le vrai problème se situe encore plus en amont—dans la phase de découverte de médicaments elle-même.

« Chaque médicament repose sur une molécule innovante, c'est-à-dire quelque chose qui possède de nombreuses propriétés liées à l'efficacité, la puissance, l'innocuité et la sélectivité », note M. Kim. « Ces choses sont toutes vraiment difficiles à réaliser. Et ce sont des problèmes qui doivent être résolus au stade précoce de la découverte. »

La découverte traditionnelle de médicaments repose sur la synthèse et le test de composés un par un, itérant à travers d'innombrables échecs pour trouver de rares molécules possédant la bonne combinaison de propriétés. C'est lent, coûteux et cela laisse d'innombrables traitements potentiels non découverts.

Repenser la découverte grâce à l'IA générative

La percée de Variational AI reposait sur un constat simple mais révolutionnaire : la découverte de médicaments pouvait être réimaginée comme un problème génératif.

Tout comme l'IA peut générer des images à partir de consignes textuelles, Variational AI a réalisé qu'ils pouvaient générer de nouvelles molécules médicamenteuses en se concentrant sur les propriétés et les lois de la chimie.

« Nous utilisons l'IA générative pour essentiellement concevoir une molécule basée sur des propriétés cibles », explique M. Kim. « C'est très similaire à la façon dont on utiliserait un modèle pour générer une image à partir de consignes textuelles, sauf que nous utilisons le langage de la chimie. »

Le résultat est transformateur : « Nous sommes capables de faire cela 100 fois plus efficacement que le statu quo, ce qui réduit le coût des médicaments, augmente la rapidité et garantit que nous pouvons acheminer les médicaments et les traitements aux personnes qui en ont besoin et qui sont mal desservies. »

La plateforme Enki™ : Des modèles fondamentaux pour la conception moléculaire

Ce qui alimente cette accélération, c'est Enki—la plateforme d'IA générative de Variational AI construite sur un modèle fondamental entraîné sur la quasi-totalité des médicaments publiés, approuvés et brevetés. En apprenant ce qui rend une molécule efficace, sûre et puissante, Enki génère de nouveaux candidats optimisés simultanément pour toutes ces propriétés—résolvant le problème multiparamétrique qui cause la plupart des échecs cliniques.

« Nous prenons ces données, nous entraînons notre modèle, et le modèle est génératif dans le sens où il sait ce qui fait qu'un médicament est un médicament », explique M. Kim. « Et ensuite, vous dites : fabrique-moi un nouveau médicament. Et alors, il est capable de fabriquer un nouveau médicament à tester. »

Voilà l'innovation essentielle : plutôt que de repartir à zéro pour chaque projet, l'IA arrive pré-entraînée avec une connaissance approfondie de la façon dont la biologie et la chimie se croisent. Enki ne fait pas qu'accélérer les processus existants. Il transforme la découverte de médicaments, passant de l'essai-erreur à une recherche dirigée, propulsée par l'IA.

« Notre objectif est vraiment de devenir la première étape par défaut pour toute entreprise de biotechnologie cherchant à développer un médicament à petite molécule », affirme M. Kim.

Bâtir la confiance grâce à une infrastructure sécurisée

Une technologie révolutionnaire ne vaut rien si les entreprises ne peuvent pas la déployer de manière sécurisée. Les entreprises pharmaceutiques détiennent des décennies de recherche et avantages concurrentiels dans des données propriétaires. Elles sont extraordinairement sensibles à la sécurité — et avec raison. Déployer une plateforme d'IA qui touche à ces données exige plus que des promesses. Cela exige une architecture bâtie sur la confiance.

« Sans AWS, vous savez, nous ne serions probablement pas ici aujourd'hui », dit M. Kim avec franchise.

AWS a fourni la puissance de calcul qui a aidé Variational AI à développer son tout premier modèle. Aujourd'hui, c'est ce qui soutient la façon dont l'entreprise dessert ses clients pharmaceutiques—des GPU haute performance pour une découverte plus rapide jusqu'aux fondations de leur architecture de sécurité.

Pour chaque partenaire pharmaceutique, Variational AI déploie un nuage privé virtuel (VPC) AWS dédié. « Nous effectuons tout le calcul à l'intérieur de ce VPC et livrons les résultats là », explique M. Kim. « Cela assure leur sécurité et une barrière stricte entre notre infrastructure interne de calcul et les données du partenaire pharmaceutique ainsi que leurs connaissances propriétaires. »

Cela signifie que Variational AI peut collaborer de manière sécurisée avec des partenaires comme Merck, permettant une collaboration à grande échelle tout en gardant les données propriétaires strictement séparées, et transformant l'IA en résultats concrets.

Rendre possible ce qui était impossible

En rendant la découverte de médicaments 100 fois plus efficace, Variational AI élargit ce qui est possible en médecine.

Les maladies touchant de petites populations deviennent économiquement viables à poursuivre. Des groupes de patients auparavant considérés comme trop nichés justifient désormais des recherches. Les maladies rares reçoivent l'attention de chercheurs qui peuvent maintenant se permettre de s'y intéresser. L'ensemble du paysage de ce qui est traitable change. Et les patients qui attendaient depuis des années de nouvelles options de traitement commencent à entrevoir des possibilités.

Une vision canadienne pour la souveraineté en santé

M. Kim voit le travail de Variational AI comme faisant partie de quelque chose de plus grand qu'une seule entreprise : un changement dans ce qui est possible pour le secteur des sciences de la vie au Canada.

« Le Canada possède le septième plus grand nombre de programmes précliniques au monde », affirme M. Kim. « Et pourtant, nous n'avons aucune entreprise pharmaceutique non générique d'ici dans le top 100. Ne serait-ce pas formidable si nous en avion s ? L'IA est le moyen d'y arriver afin que nous puissions atteindre la souveraineté en santé. »

C'est une ambition audacieuse : tirer parti du talent canadien en IA, de la profondeur de la recherche et de l'infrastructure infonuagique pour bâtir une industrie pharmaceutique compétitive à l'échelle mondiale, à partir de zéro.

Rendre l'impossible réel

« Finalement, il s'agit vraiment de rendre l'impossible réel, ou du moins d'essayer », réfléchit M. Kim. « Je me sens bien par rapport à notre mission, et je suis enthousiaste quant aux possibilités que nous ayons un impact positif. »

En combinant l'IA générative, des modèles fondamentaux entraînés sur des connaissances biologiques et une infrastructure infonuagique sécurisée bâtie sur la confiance, Variational AI représente un nouveau modèle d'innovation en biotechnologie—un modèle où l'intelligence computationnelle accélère la découverte, où la sécurité permet la collaboration entre entreprises, et où le rythme du progrès n'est plus limité par la capacité des laboratoires ou les contraintes économiques, mais par l'imagination.

La prochaine génération de médicaments qui sauvent des vies n'attend pas le lent processus de la découverte traditionnelle. Elle est conçue par l'IA, sécurisée par l'infrastructure infonuagique et livrée aux patients qui en ont le plus besoin.