À l’heure actuelle, l’utilisation de l’intelligence artificielle pour participer à la découverte et à la conception de nouveaux médicaments est devenue une voie privilégiée pour la recherche et le développement de nouveaux médicaments. Une fois, le Massachusetts Institute of Technology a utilisé la technologie de l'intelligence artificielle pour découvrir avec succès un nouvel antibiotique - Halicin (Halicin). L’antibiotique a présenté l’effet antimicrobien le plus puissant de l’histoire et, grâce à l’apprentissage autonome et à l’analyse du modèle d’intelligence artificielle, il a réussi à détecter des molécules présentant une excellente inhibition de la croissance bactérienne. Grâce à l'apprentissage approfondi de 2 000 molécules d'esprit connues, le modèle d'IA a non seulement découvert de nouvelles caractéristiques d'antibiotiques, mais a également sélectionné avec précision un antibiotique très efficace dans une bibliothèque de produits ultra-large.
▲Par rapport à d'autres médicaments antimicrobiens, quelles sont les caractéristiques des nouveaux médicaments découverts par l'IA ?
L'antibiotique halisine a un puissant effet bactéricide sur les bactéries ayant développé une résistance sur le marché et n'induit pas de nouvelle résistance. Par rapport aux méthodes de vérification traditionnelles, la vitesse de contrôle à l’aide des modèles d’IA est extrêmement rapide, ce qui réduit considérablement les coûts. Il est intéressant de noter que Halisin a présenté des caractéristiques jusque-là incomprises par les scientifiques humains, une découverte qui jette un nouvel éclairage sur le domaine de la recherche sur les antibiotiques. Cependant, la nature de cette fonctionnalité est encore inconnue et aucune réponse claire ne peut être trouvée, même dans la formation des modèles d’IA. Les résultats de cette recherche montrent que l’application de l’intelligence artificielle dans le domaine de la découverte de médicaments a dépassé les limites des méthodes humaines traditionnelles.
L’intelligence artificielle a conduit à un processus de découverte de médicaments plus efficace, plus rentable et plus innovant. Cette transcendance se reflète principalement dans la rapidité du développement, la rentabilité et une nouvelle compréhension des propriétés des médicaments. Par exemple, les modèles d’IA peuvent sélectionner des médicaments candidats potentiels plus rapidement et plus efficacement, réduisant ainsi considérablement le délai de découverte de médicaments par rapport aux méthodes traditionnelles de validation expérimentale. L’exploitation des modèles d’IA pour le dépistage des médicaments réduit considérablement les coûts de R&D et est plus rentable que les méthodes traditionnelles. Les modèles d’IA ont démontré leur capacité à révéler des caractéristiques de médicaments jusqu’alors incomprises et difficiles à détecter avec les méthodes de recherche traditionnelles, ouvrant ainsi des orientations plus innovantes pour le développement de nouveaux médicaments.
▲Pourquoi s'appelle-t-il Halicin, un nom étrange ?
Le nom original d'Halicin n'a en réalité qu'un seul code, appelé SU-3327, qui n'est en réalité qu'un médicament expérimental, ou un prototype du médicament. Il a été initialement étudié pour le traitement du diabète, mais en raison de résultats de tests médiocres, le développement d'applications du composé a été interrompu depuis longtemps et n'est utilisé que comme médicament expérimental. Plus tard, des modèles d’intelligence artificielle (IA) ont découvert que l’halisine possède des propriétés antibiotiques contre diverses bactéries. Et c'est de là qu'il a été officiellement nommé. Son nom, "Halicin", fait référence à Hal, un système d'intelligence artificielle fictif de 2001 : l'Odyssée de l'espace.
"2001 : L'Odyssée de l'espace" est un film de science-fiction classique. Il joue un rôle central dans l'histoire des films de science-fiction et est considéré comme l'un des jalons du film de science-fiction. Connu pour ses visuels, sa musique et sa narration innovants, le film place la barre haute pour les futurs films de science-fiction. Il présente un univers plein de mystère et d'émerveillement, permettant au public de réfléchir profondément à l'avenir de l'humanité et au développement de la science et de la technologie. Il fait désormais partie de la culture mondiale de la science-fiction et a eu un impact profond sur les futurs films et émissions de télévision de science-fiction.
▲Quels sont ses effets spécifiques et ses perspectives ?
Lorsque l’halisine a été découverte pour la première fois, les chercheurs ont utilisé des méthodes informatiques d’apprentissage profond pour déterminer que l’halisine pourrait être un antibiotique à large spectre. Cette possibilité a été confirmée par des tests de culture cellulaire in vitro et des expériences in vivo chez la souris, montrant une activité contre un certain nombre de souches résistantes aux médicaments, notamment Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii et Mycobacterium tuberculosis. Son mécanisme d'action implique la séquestration du fer dans les cellules bactériennes, interférant ainsi avec sa capacité à réguler l'équilibre du pH sur les membranes cellulaires. Des recherches préliminaires suggèrent que l'halisine pourrait tuer les bactéries en perturbant leur capacité à maintenir un gradient électrochimique sur les membranes cellulaires. Ce mécanisme d’action est différent de celui de la plupart des antibiotiques et peut rendre difficile le développement d’une résistance par les bactéries. Dans l’ensemble, l’halisine a démontré son potentiel en tant qu’antibiotique, en particulier pour certaines bactéries ayant développé une résistance aux médicaments conventionnels.
Cependant, ce nouveau médicament a été signalé pour la première fois en 2019, mais il n'y a toujours aucune nouvelle d'un nouveau médicament ni de mise à jour, ce qui pourrait avoir rencontré des difficultés lors de la recherche et du développement ultérieurs de nouveaux médicaments. Il y a deux raisons à cette suspicion initiale : premièrement, les résultats insatisfaisants des essais cliniques dans le développement de nouveaux médicaments peuvent être dus à l'échec des essais initiaux à démontrer pleinement l'efficacité ou la sécurité du médicament. Dans ce cas, l’équipe R&D devra peut-être réévaluer l’adéquation du médicament et prendre des mesures pour le modifier ou l’optimiser. D’un autre côté, les questions de sécurité et de toxicité sont également une considération importante, et les nouveaux médicaments doivent passer des évaluations rigoureuses de toxicité et de sécurité avant d’être lancés. Si des problèmes de sécurité ou des toxicités indésirables sont identifiés au cours du processus de développement, des études et des modifications supplémentaires peuvent être nécessaires pour garantir la sécurité du médicament pour les patients.
▲ Résumé
En résumé, les machines ont un grand potentiel dans la découverte de médicaments, notamment lorsqu’elles traitent des informations complexes. Grâce au deep learning, les machines peuvent rapidement trouver des modèles et accélérer la découverte de nouveaux médicaments. Deuxièmement, la collaboration est essentielle. Une super-équipe d’experts en informatique, en biologie et en pharmacie est la clé pour utiliser avec succès l’IA pour développer de nouveaux médicaments. Cette collaboration surmonte les défis traditionnels de R&D et améliore l’efficacité. Le succès de la machine nous dit aussi que les données sont cruciales. Les mégadonnées et l’apprentissage profond nous permettent de mieux comprendre les effets des médicaments et de concevoir des médicaments de manière plus ciblée. Dans l’ensemble, l’IA rend le développement de nouveaux médicaments plus efficace et ouvre de nouvelles possibilités au domaine médical. Avec l’ajout d’une intelligence artificielle plus puissante, l’avenir de la découverte robotisée de médicaments est sur le point de devenir une réalité.