Pourquoi la découverte d'un médicament prend-elle autant de temps ?
Créer un médicament commence souvent par une question simple : quelle molécule va bloquer ou activer la bonne protéine dans le corps ? Les chimistes doivent explorer un nombre immense de molécules possibles, en choisir quelques-unes, les fabriquer, puis les tester. Chaque étape demande du temps et de l'argent, et la plupart des pistes ne mènent à rien.
Ici, la cible est DDR1, une protéine de la famille des kinases (des protéines qui servent d'interrupteurs dans les cellules). Les auteurs indiquent qu'elle est impliquée dans la fibrose, c'est-à-dire le durcissement de certains tissus, et dans d'autres maladies.
Tout ce qui rend cette recherche initiale plus rapide ou moins chère est donc très intéressant, à condition que les molécules trouvées fonctionnent vraiment quand on les teste.
Qu'ont fait les chercheurs avec GENTRL ?
GENTRL est un modèle d'IA dit « génératif » : au lieu de trier des molécules qui existent déjà, il propose des structures nouvelles. Il a été conçu pour optimiser trois choses à la fois : que la molécule soit réalisable en chimie, qu'elle soit nouvelle, et qu'elle agisse bien sur la cible.
L'équipe l'a utilisé pour chercher des inhibiteurs puissants de DDR1, c'est-à-dire des molécules qui bloquent cette protéine. Selon les auteurs, le travail de découverte a pris 21 jours. Les molécules choisies ont ensuite été fabriquées et testées au laboratoire.
Cette approche s'appuie sur l'apprentissage par renforcement : l'IA essaie des idées, reçoit une sorte de note selon qu'elles remplissent bien les trois critères, et s'améliore peu à peu, comme un élève qui corrige ses copies.
Quels ont été les résultats ?
Quatre composés se sont montrés actifs dans des tests biochimiques, c'est-à-dire des tests réalisés en tube avec la protéine seule. Deux d'entre eux ont ensuite été validés dans des tests sur des cellules, plus proches de la situation réelle.
Enfin, un candidat principal a été testé chez la souris. Il a montré une pharmacocinétique favorable, ce qui veut dire que son parcours dans l'organisme (absorption, circulation, élimination) était intéressant pour un futur médicament.
Ces résultats restent modestes en nombre, mais ils montrent que les molécules proposées par l'IA n'étaient pas seulement belles sur le papier : elles ont aussi fonctionné dans de vraies expériences.
Les chiffres clés
- 21 jourspour découvrir des inhibiteurs de DDR1 avec l'IA
- 4composés actifs dans les tests biochimiques
- 2composés validés sur des cellules
Qu'est-ce que cela change pour les patients ?
Pour l'instant, rien pour les patients : aucun traitement n'a été testé chez l'humain. L'intérêt est ailleurs. L'étude montre qu'une IA peut proposer rapidement des pistes de molécules réalistes, ce qui pourrait raccourcir la phase la plus précoce de la recherche de médicaments.
Si cette approche se confirme, elle pourrait permettre d'explorer plus vite des maladies pour lesquelles on manque de traitements, et d'élargir le choix de molécules à étudier.
Pour les personnes touchées par la fibrose, il faudra donc rester prudent : une piste de laboratoire n'est pas un traitement disponible.
Quelles sont les limites de cette étude ?
Les 21 jours concernent l'étape de découverte. Il faut ensuite de longues années de tests de sécurité et d'efficacité avant qu'un médicament puisse être donné à des patients, et la plupart des candidats n'y arrivent pas. Seuls quatre composés ont été actifs en tube, et un seul a été étudié chez la souris.
Les résultats chez la souris ne garantissent rien chez l'humain. Il s'agit donc d'une première démonstration, qui ouvre une piste sans prouver qu'un médicament en sortira.
L'étude ne compare pas non plus directement l'approche de l'IA aux méthodes classiques des chimistes : on ne peut donc pas dire de combien elle les améliore.
Un futur médicament, loin de ton quotidien : et Mima ?
Cette étude concerne la recherche de médicaments en laboratoire : aucun traitement n'a été testé chez l'humain. Elle n'a donc aucun effet sur ta prise en charge aujourd'hui, et il faudra de longues années avant tout essai.
Si un traitement te concerne, Mima t'aide à garder tes ordonnances et à comprendre en mots simples ce qu'il fait et ses effets secondaires. Une question utile pour ton médecin : « Existe-t-il un essai clinique auquel je pourrais prétendre ? »
Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'une IA générative en chimie ?
C'est une IA qui invente de nouvelles molécules au lieu de seulement trier celles qui existent. Elle apprend d'exemples puis propose des structures nouvelles.
Qu'est-ce que DDR1 ?
C'est une protéine de la famille des kinases, qui agit comme un interrupteur dans les cellules. Les auteurs indiquent qu'elle est impliquée dans la fibrose et dans d'autres maladies.
Ce médicament existe-t-il déjà ?
Non. L'étude s'arrête à des tests en laboratoire et chez la souris. Aucun test chez l'humain n'a été fait.
Les 21 jours suffisent-ils pour créer un médicament ?
Non, ils concernent seulement la découverte de molécules candidates. Les étapes de sécurité et d'efficacité qui suivent prennent beaucoup plus de temps.
L'étude originale
Zhavoronkov A, Ivanenkov YA, Aliper A, et al. « Deep learning enables rapid identification of potent DDR1 kinase inhibitors » Nature Biotechnology, 2 septembre 2019. DOI : 10.1038/s41587-019-0224-x
Lire l'étude complète dans Nature BiotechnologyCet article résume une étude scientifique et ne remplace pas un avis médical.