La découverte de médicaments n’a pas de baguette magique
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La découverte de médicaments n’a pas de baguette magique
Sur l’intelligence artificielle, la biologie humaine et ce qu’il faudra réellement pour découvrir de nouveaux médicaments révolutionnaires.
Aujourd’hui, nous avons le plaisir de partager un article invité de Daphne Koller, fondatrice et PDG d’insitro. Pour en lire davantage, abonnez-vous au Substack d’insitro ici.
Le monde de la technologie s’est emparé d’une promesse enivrante : construire une superintelligence, et elle guérira le cancer — ainsi que toutes les autres maladies. Le raisonnement est séduisant. Le corps humain est un système que nous sommes déjà capables de lire et de modifier; donc, comme pour d’autres problèmes liés à la connaissance, une IA suffisamment puissante devrait être capable de résoudre le problème des maladies.
Je crois pleinement que l’IA finira par transformer la santé humaine. C’est pourquoi j’ai consacré près de 30 ans à travailler à l’intersection de l’intelligence artificielle et de la biologie, ainsi que la dernière décennie à la découverte de médicaments. Les besoins sont immenses : selon la plupart des estimations, seulement environ un quart des maladies — et selon certaines estimations, à peine quelques pour cent — disposent d’un traitement approuvé. Et la majorité de ces traitements ne font que ralentir la maladie plutôt que de l’arrêter. Pour la plupart des maladies humaines, la médecine a encore très peu à offrir.
Mais cette promesse d’une « baguette magique » repose sur une hypothèse qui s’avère fausse : celle selon laquelle nous comprenons déjà suffisamment bien la biologie humaine pour qu’un raisonneur assez intelligent puisse découvrir les remèdes cachés dans les connaissances que nous possédons déjà. Ce n’est pas le cas. Après plusieurs centaines d’années de médecine moderne, notre compréhension de la plupart des maladies humaines — et même d’une grande partie de la physiologie normale — ressemble encore beaucoup à la parabole des aveugles et de l’éléphant; sauf qu’ici, l’éléphant est vraiment gigantesque.
L’IA est incontestablement extraordinaire, mais lorsqu’elle est appliquée à une biologie que nous commençons à peine à mesurer et que nous comprenons encore très mal, elle risque surtout de nous permettre de produire des échecs plus rapidement.
Cet essai porte sur ce qu’il faudra réellement accomplir. Le chemin vers de véritables traitements commence à la racine du problème : mesurer la biologie de la bonne manière et utiliser l’IA pour tirer de nouvelles connaissances de ces mesures. Ci-dessous, je décris certains des récits les plus répandus autour de l’idée de l’« IA comme baguette magique », j’explique leurs principales faiblesses et je présente mon point de vue sur ce dont nous avons réellement besoin pour atteindre cet objectif important.
Trois problèmes, un seul goulot d’étranglement
Pour comprendre où l’IA peut réellement intervenir, il est utile de diviser la découverte de médicaments en trois étapes essentielles :
- De la maladie au mécanisme : identifier un mécanisme biologique — une voie biologique, une cible ou une interaction moléculaire — sur lequel une intervention thérapeutique permettra de modifier l’évolution de la maladie chez l’être humain.
- Du mécanisme au médicament : créer une intervention moléculaire utilisant la modalité thérapeutique appropriée — petite molécule, anticorps, siARN, thérapie génique, etc. — capable de produire l’effet mécanistique recherché tout en présentant des caractéristiques acceptables en matière de sécurité et de pharmacologie.
- Du médicament au patient : concevoir un programme de développement clinique permettant d’identifier les bons patients et d’évaluer les effets de la molécule — aussi bien ses effets bénéfiques que ses effets indésirables.