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Qu'il s'agisse de robots assistants les chirurgiens durant les opérations, de machines d'assistance aux personnes, âgées ou fragiles par exemple, de logiciels capables de poser un diagnostic sans l'intervention d'un médecin, d'objets connectés aptes à surveiller les paramètres médicaux des patients et de lancer une alerte, de traitements d'image hautement performants, de prothèses intelligentes... dans le domaine de la santé, l'intelligence artificielle (IA) prend chaque jour un peu plus d'importance.Cette fois, elle vient d'être utilisée pour " générer entièrement un médicament ", d'après des chercheurs australiens de l'Université de Flinders à Adélaïde où ont été réalisés les premiers travaux. Et il s'agit d'une première mondiale.SAM, acronyme de " Search Algorithm for Ligands " (en français " algorithme de recherche de ligands "), a en effet trouvé la formule d'un vaccin contre la grippe saisonnière dont l'adjuvant serait d'une efficacité redoutable.Mais comment les chercheurs ont-ils procédé ? Tout d'abord, le Pr Nikolai Petrovsky et son équipe ont dû enseigner à SAM un ensemble de composés connus pour activer le système immunitaire humain ainsi qu'un ensemble de composés qui ne fonctionnent pas. Le travail de l'IA consistait alors à mémoriser les combinaisons de médicaments déjà reconnues comme efficaces dans l'organisme humain et à les distinguer de celles qui sont au contraire sans effets.L'objectif était de permettre à l'IA de travailler de façon autonome au développement de médicaments pouvant répondre à un besoin spécifique.Dans un deuxième temps, les scientifiques ont élaboré un autre algorithme capable de générer des milliards de combinaisons chimiques qu'ils ont fait ingurgiter à SAM pour qu'il les passe au crible et en sélectionne une dizaine, celles qu'il pense être les plus protectrices pour l'être humain et qui pourraient être de bons adjuvants venant renforcer l'action de médicaments sur le plan immunitaire.Les adjuvants virtuels retenus par SAM ont ensuite été synthétisés en laboratoire et testés sur des cellules sanguines humaines pour voir s'ils fonctionneraient. Les tests ont confirmé que " SAM a non seulement la capacité d'identifier de bons adjuvants, mais a permis la mise au point de meilleurs médicaments immunitaires pour l'homme qu'il n'en existe actuellement ", a déclaré Nikolai Petrovski. " L'adjuvant que nous avons retenu cible un récepteur particulier qui stimule le système immunitaire lorsqu'il est en contact avec le virus de la grippe. La réponse immunitaire est ainsi renforcée par rapport au vaccin classique. "Les médicaments créés par SAM ont aussitôt été testés sur des animaux, avec des retours positifs. Ils ont montré leur capacité à augmenter l'efficacité du vaccin anti-grippal et ainsi à offrir une très haute protection contre la maladie.Reste à confirmer tout cela chez l'être humain. Un essai clinique d'un an vient de démarrer aux États-Unis, principal pays pourvoyeur de fonds pour ce projet. Optimistes, les chercheurs pensent que l'efficacité du nouveau vaccin devrait atteindre 80 à 90 %, contre 20 à 50 % en moyenne pour les vaccins anti-grippaux habituels." Si les essais fonctionnent sur les humains, le vaccin pourrait être commercialisé d'ici trois ans, " annonce le Pr Petrovsky. " Si tel est le cas, la même technologie que nous utilisons pour les vaccins anti-grippaux pourrait servir à améliorer ou développer de nombreux autres vaccins. "Enthousiaste, Nikolai Petrovsky l'est assurément. Il est persuadé que le recours à l'IA peut apporter de nombreux bénéfices dans la recherche médicamenteuse. Il y voit au moins un double intérêt. D'abord sur le plan de l'efficacité. L'IA est capable de créer des médicaments " meilleurs " que ceux qui existent à l'heure actuelle.Ensuite, la méthode est aussi plus rapide. L'IA réduit drastiquement toute la phase pré-clinique. Il a fallu moins de deux ans pour développer le nouveau vaccin, contre cinq ans minimum pour un vaccin normal." Au lieu de travailler avec des millions de composés, nous avons synthétisé uniquement les meilleurs pour les tester ", ajoute le Pr Petrovsky.Gain de temps signifie aussi économie d'argent. Les coûts sont diminués en conséquence, jusqu'à 70%. On parle de millions d'euros en moins. À une époque où les laboratoires font face à des coûts de plus en plus exorbitants en recherche et développement, ce n'est bien sûr pas négligeable...