Exscientia utilise l’IA générative pour réinventer la découverte de médicaments
« Grâce à AWS, nous réduisons les goulots d’étranglement et accélérons le pipeline. »
David Hallett
PDG par intérim et directeur scientifique d’Exscientia
Exscientia utilise l’intelligence artificielle (IA) générative tout au long du cycle conception-fabrication-test-apprentissage (DMTL) afin de découvrir de nouveaux traitements pour les patients de manière rapide et peu coûteuse. Les méthodes conventionnelles de découverte de médicaments peuvent prendre jusqu’à 15 ans et coûter plus de deux milliards de dollars, avec un taux d’échec moyen de 90 à 96 %, car les scientifiques recherchent des candidats-médicaments spécifiques parmi 1060 petites molécules biodisponibles.
Conçue sur Amazon Web Services (AWS), la solution innovante DMTL d’Exscientia intègre la conception in silico (en utilisant des algorithmes d’IA générative pour concevoir des composés dans le cloud) et des robots automatisés qui fabriquent des candidats-médicaments en laboratoire. « Nous utilisons l’IA générative pour résoudre les problèmes d’efficacité et d’efficience », explique David Hallett, PDG par intérim et directeur scientifique d’Exscientia. « En prédisant les caractéristiques moléculaires d’un médicament sûr et efficace in silico, nous réduisons le nombre d’expériences coûteuses. Notre plateforme, élaborée en collaboration avec l’équipe AWS, est optimisée pour la vitesse. Nous pouvons répéter de nombreuses boucles d’apprentissage DMTL, en améliorant nos candidats-médicaments à chaque itération. »
Utilisation de l’IA générative pour une découverte de médicaments plus efficace et à moindre coût
En partant des besoins des patients, Exscientia définit des profils de produits cibles (TPP) précis qui spécifient la combinaison complexe des propriétés requises pour un médicament bien toléré et efficace. Les ingénieurs en IA conçoivent des algorithmes qui génèrent des panels de candidats-médicaments potentiels pour répondre aux TPP. Les algorithmes d’apprentissage actif aident les concepteurs experts à sélectionner une courte liste de candidats-médicaments à synthétiser en laboratoire, car ils font avancer les TPP ou affinent les modèles pour les prochains cycles DMTL.
Les algorithmes d’Exscientia sont entraînés à partir de données pharmacologiques accessibles au public et de données internes exclusives générées à partir d’échantillons de tissus de patients, de la génomique, de la transcriptomique à cellule unique et des publications médicales. En encodant des données tout au long du processus et en analysant les résultats expérimentaux et les cycles de conception précédents, Exscientia peut optimiser les cycles de conception à venir et promouvoir des conceptions de composés qui sont physiquement synthétisables. Grâce à cette approche itérative axée sur la synthèse et basée sur AWS, Exscientia fabrique dix fois moins de composés que la moyenne du secteur. « L’idée est de réduire les risques chimiques afin de rendre les candidats-médicaments plus sûrs et plus efficaces avant même de les tester sur des patients », explique David Hallett.
Exscientia a accéléré la conception de médicaments jusqu’à 70 % tout en réduisant les coûts d’investissement de 80 % par rapport aux références du secteur. En utilisant l’IA générative avec d’autres outils, Exscientia a non seulement développé plus rapidement de meilleurs candidats-médicaments, mais a également identifié les bonnes combinaisons de médicaments à tester avec des patients en clinique.
Réduction du temps et des coûts grâce à la robotique automatisée pour concevoir de meilleurs médicaments
Exscientia a intégré des équipements de laboratoire de pointe pour la synthèse chimique et les essais biologiques, ainsi que des robots d’automatisation afin d’éviter la manipulation des équipements de laboratoire. Ainsi, son laboratoire, orchestré par des microservices AWS, peut fonctionner 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, avec une supervision humaine minimale. « Lorsque nos conceptions sont prêtes, nous appuyons sur un bouton et, en quelques jours, les robots produisent le médicament », indique M. Hallett. En maintenant des niveaux de sécurité extrêmement élevés et une reprise après sinistre complète, Exscientia utilisera cette capacité robotique automatisée pour réduire les délais de fabrication et de test résultant des contrats de recherche offshore traditionnels utilisés dans l’ensemble du secteur.
À mesure que l’entreprise referme la boucle avec son laboratoire d’automatisation robotique, elle s’attend à de nouvelles améliorations de la productivité. Les données générées en laboratoire améliorent les prévisions algorithmiques et accélèrent les cycles DMTL.
Introduction de molécules conçues par l’IA dans les essais cliniques
Six molécules conçues par Exscientia à l’aide de l’IA ont fait l’objet d’essais cliniques. « Grâce à AWS, nous réduisons les goulots d’étranglement et accélérons le pipeline », indique M. Hallett. « En adoptant cette boucle DMTL hautement intégrée et automatisée, nous pouvons produire des candidats-médicaments plus rapidement et à moindre coût. »
Services AWS utilisés
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock est un service entièrement géré qui fournit un large choix de modèles de fondation (FM) très performants mis au point par de grandes entreprises d’IA comme AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI et Amazon via une seule API. Le service propose également un vaste éventail de capacités nécessaires pour créer des applications d’IA générative dans le respect de la sécurité, de la confidentialité et de l’IA responsable.
Amazon Elastic Container Service
Amazon Elastic Container Service (ECS) est un service d’orchestration de conteneurs entièrement géré qui vous permet de déployer, de gérer et de mettre à l’échelle plus efficacement des applications conteneurisées.
Amazon Relational Database Service
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) est un service de base de données relationnelle facile à gérer, optimisé pour le coût total de possession.
Amazon Simple Storage Service
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) est un service de stockage d’objets qui offre une capacité de mise à l’échelle, une disponibilité des données, une sécurité et des performances de pointe.
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